PENGENALAN BENTUK TULISAN TANGAN HURUF ‘i’ DAN ‘t’ UNTUK MEMPREDIKSI KARAKTER PSIKOLOGIS SESEORANG MENGGUNAKAN ALGORITMA JARINGAN SARAF TIRUAN PROPAGASI BALIK.

(1)

Imron Hidayat, 2014

PENGENALAN BENTUK TULISAN TANGAN HURUF ‘i’ DAN ‘t’ UNTUK MEMPREDIKSI KARAKTER PSIKOLOGIS SESEORANG MENGGUNAKAN ALGORITMA JARINGAN SARAF TIRUAN PROPAGASI BALIK

PENGENALAN BENTUK TULISAN TANGAN HURUF ‘i’ DAN ‘t’ UNTUK MEMPREDIKSI KARAKTER PSIKOLOGIS SESEORANG MENGGUNAKAN

ALGORITMA JARINGAN SARAF TIRUAN PROPAGASI BALIK

SKRIPSI

Diajukan untuk Memenuhi Syarat Memperoleh Gelar Strata-1 Komputer

Program Studi Ilmu Komputer

Oleh

Imron Hidayat 0807650

PROGRAM STUDI ILMU KOMPUTER

FAKULTAS PENDIDIKAN MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA

(2)

Imron Hidayat, 2014

LEMBAR PENGESAHAN

PENGENALAN BENTUK TULISAN TANGAN HURUF ‘i’ DAN ‘t’ UNTUK

MEMPREDIKSI KARAKTER PSIKOLOGIS SESEORANG MENGGUNAKAN ALGORITMA JARINGAN SARAF TIRUAN PROPAGASI BALIK

Oleh:

Imron Hidayat 0807650

DISETUJUI DAN DISAHKAN OLEH:

Pembimbing 1

Rosa Ariani Sukamto, MT NIP. 198109182009122003

Pembimbing 2

Eddy Prasetyo Nugroho, MT NIP. 197505152008011014

Mengetahui,

Ketua Program Studi Ilmu Komputer

Rasim, MT

(3)

Imron Hidayat, 2014

LEMBAR PERNYATAAN

Saya menyatakan bahwa skripsi yang berjudul “Pengenalan Bentuk Tulisan Tangan Huruf „i„ dan „t„ Untuk Memprediksi Karakter Psikologis Seseorang Menggunakan Algoritma

Jaringan Saraf Tiruan Propagasi Balik ” ini sepenuhnya karya saya sendiri. Tidak ada bagian di dalamnya yang merupakan plagiat dari karya orang lain dan saya tidak

melakukan penjiplakan atau pengutipan dengan cara-cara yang tidak sesuai dengan etika

keilmuan yang berlaku dalam masyarakat keilmuan. Atas pernyataan ini, saya siap

menanggung resiko/sanksi yang dijatuhkan kepada saya apabila kemudian ditemukan

adanya pelanggaran terhadap etika keilmuan dalam karya saya ini, atau ada klaim dari

pihak lain terhadap keaslian karya saya ini.

Bandung, Januari 2014

Yang membuat pernyataan,

(4)

Imron Hidayat, 2014

PENGENALAN BENTUK TULISAN TANGAN HURUF ‘i’ DAN ‘t’ UNTUK MEMPREDIKSI KARAKTER

PSIKOLOGIS SESEORANG MENGGUNAKAN ALGORITMA JARINGAN SARAF TIRUAN PROPAGASI BALIK

ABSTRAK

PENGENALAN BENTUK TULISAN TANGAN HURUF ‘i’ DAN ‘t’ UNTUK MEMPREDIKSI KARAKTER PSIKOLOGIS SESEORANG

MENGGUNAKAN ALGORITMA JARINGAN SARAF TIRUAN PROPAGASI BALIK

Imron Hidayat

0807650

Dalam ilmu Psikologi, terdapat sebuah cabang ilmu yang bernama grafologi. Grafologi merupakan cabang ilmu yang mempelajari dan menganalisis tulisan tangan seseorang untuk diketahui karakter psikologinya. Pada perkembangan teknologi saat ini, masih jarang teknologi yang dapat mengimplementasikan ilmu Grafologi. Teknologi saat ini lebih banyak mengenali karakter huruf dari tulisan tangan yang dimasukankan ke dalam komputer. Namun, sebenarnya proses pengenalan tulisan tangan untuk menentukan karakter huruf memiliki konsep yang hampir sama dengan pengenalan tulisan tangan untuk menentukan karakter kepribadian seseorang, yaitu merubah bentuk tulisan ke dalam sebuah nilai yang dapat dikategorikan komputer. Hanya saja dibutuhkan batasan pengkategorian mengingat sangat banyak teknik dan hal yang diperhitungkan grafologi. Pada penelitian kali ini, teknik penentuan karakter psikologis yang digunakan adalah dengan melihat bentuk tulisan tangan huruf ‘i’ dan ‘t’.

Saat ini, algoritma yang dianggap akurat dalam pengenalan tulisan tangan adalah algoritma jaringan saraf tiruan propagasi balik. Pada penelitian kali ini algoritma tersebut akan diterapkan pada tahap recognition (pengecekan dan pengkategorian inputan). Adapun urutan proses pengenalannya adalah input – Pre-Processing – fitur ekstrasi – recognition – output.

Sistem yang dikembangkan telah berhasil memprediksi karakter psikologis dari masukan tulisan tangan berupa huruf ‘i’ dan ‘t’. untuk mengetahui persentase akurasi dari sistem tersebut, maka dilakukan pengujian pada sekitar 1332 data tulisan tangan yang dibagi menjadi data latih dan data uji (pembagian berdasarkan teknik validasi Holdout). Pengujian yang dilakukan menghasilkan persentase akurasi terbaik sebesar 80,79% untuk pengujian pada sifat pribadi huuruf ‘i’, sedangkan untuk huruf ‘t’ menghasilkan persentase akurasi terbaik sebesar 87,97%. Dengan persentase tersebut, dapat disimpulkan bahwa sistem dapat menghasilkan prediksi karakter psikologis yang cukup akurat.

Kata Kunci: Grafologi, Propagasi balik, tulisan tangan, karakter psikologi,

(5)

PENGENALAN BENTUK TULISAN TANGAN HURUF ‘i’ DAN ‘t’ UNTUK MEMPREDIKSI KARAKTER

PSIKOLOGIS SESEORANG MENGGUNAKAN ALGORITMA JARINGAN SARAF TIRUAN PROPAGASI BALIK

ABSTRACT

HANDWRITING RECOGNITION FOR PREDICTING PSYCHOLOGIC CHARACTERISTICS OF SOMEONE THROUGH THE SHAPE OF

LETTER ‘i’ AND ‘t’ USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORK BACKPROPAGATION ALGORYTHM

Imron Hidayat

0807650

In psychology, there is a branch of knowledge named grafology. Grafology is a knowledge that studies and analizes someone’s hand writing to recognize the psychologic characteristics of that person. The implementation of grafology is very needed. But in this technology era, there is still no technology which can implement grafology. Nowadays technology can only recognize the words of handwriting which is inputed to computer. In fact, handwriting recognition process for knowing psychologic characteristics of someone has the same concept like standard handwriting recognition. The similarity is to change handwrting into number that can be categorized by computer. For additional things, the category limitation is needed because there are so many technics which is used to know the characteristics of someone through his/her handwriting. And in this experiment, the recognition will be decided based on the shape of letter ‘i’ and ‘t’. Nowadays, the algorythm that is expected more acurate in handwriting recognition is Artificial Neuron Network Backpropagation algorythm. This algorythm will be used at recognition step (check and categorize the input to database). The steps of this handwriting recognition are input – extraction features – Pre-Processing – recognition – output.

The developed system has been successfully predict the psychological character of handwriting input in the form of the letter 'i' and 't'. to determine the percentage of accuracy of the system, tested at around 1332 handwriting of data is divided into training data and test data (division by holdout validation technique). Tests conducted produces the best accuracy percentage of 80.79% for testing on private properties huuruf 'i', while for the letter 't' produces the best accuracy percentage of 87.97%. With these percentages, it can be concluded that the system can produce psychological character prediction is quite accurate.

Keywords: Grafology, Back Propagation, Handwriting Recognition, Psychology

(6)

PENGENALAN BENTUK TULISAN TANGAN HURUF ‘i’ DAN ‘t’ UNTUK MEMPREDIKSI KARAKTER PSIKOLOGIS SESEORANG MENGGUNAKAN ALGORITMA JARINGAN SARAF TIRUAN PROPAGASI BALIK

DAFTAR ISI

ABSTRAK ... i

KATA PENGANTAR ... iii

DAFTAR ISI ... vi

DAFTAR TABEL ... x

DAFTAR GAMBAR ... xii

BAB I PENDAHULUAN ... 1

1.1 Latar Belakang ... 1

1.2 Rumusan Masalah ... 4

1.3 Tujuan Penelitian... 5

1.4 Manfaat Penelitian... 6

1.5 Batasan Masalah ... 6

1.6 Metodologi Penelitian ... 8

1.7 Sistematika Penulisan ... 8

BAB II TINJAUAN PUSTAKA ... 12

2.1 Teori Grafologi... 12

2.1.1. Pengertian dan Penerapan Grafologi ... 12

2.1.2. Teknik Grafologi ... 13

(7)

Imron Hidayat, 2014

2.3 Jaringan Saraf Tiruan ... 24

2.3.1. Pengertian Jaringan Saraf Tiruan ... 24

2.3.2. Model Neuron (sel saraf) ... 25

2.3.3. Fungsi Aktivasi ... 27

2.3.4. Metode Pembelajaran ... 28

2.3.5. Arsitektur Jaringan ... 29

2.4 Teknik Propagasi Balik ... 32

2.5 Validasi Jaringan Sarad Tiruan ... 37

2.6 Perkembangan Aplikasi Grafologi Saat ini ... 38

2.7 Sekilas mengenai MATLAB ... 40

BAB III METODOLOGI PENELITIAN ... 42

3.1 Desain Penelitian ... 42

3.2 Metode Penelitian... 45

3.2.1. Pengumpulan Data ... 45

3.2.2. Pembangunan Perangkat Lunak ... 46

3.3 Alat dan Bahan ... 50

3.3.1. Kebutuhan Perangkat Lunak ... 50

3.3.2. Kebutuhan Perangkat Keras ... 50

3.3.3. Bahan Penelitian ... 51

3.4 Implementasi Penelitian ... 51

3.4.1. Prosedur Pengerjaan Penelitian ... 51

(8)

Imron Hidayat, 2014

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN ... 54

4.1 Analisis Sistem ... 54

4.1.1. Deskrpsi Umum Perangkat Lunak ... 54

4.1.2. Perhitungan Pengenalan Tulisan Tangan ... 55

4.2 Analisis Kebutuhan Sistem ... 67

4.2.1. Batasan dan Asumsi Analisis ... 67

4.2.2. Masukan Sistem ... 67

4.2.3. Model Proses Sistem ... 68

4.2.4. Keluaran Sistem ... 71

4.3 Perancangan Perangkat Lunak ... 72

4.3.1. Perancangan Data ... 72

4.3.2. Perancangan Antarmuka Perangkat Lunak ... 72

4.4 Implementasi Perangkat Lunak ... 76

4.4.1. Implementasi Data ... 77

4.4.2. Implementasi Modul ... 81

4.4.3. Implementasi Antarmuka ... 88

4.5 Pengujian ... 89

4.5.1. Pengujian Sistem ... 89

4.5.2. Pengujian Implementasi Kebutuhan Fungsionalitas Perangkat Lunak ... 90

4.6 Pembahasan Hasil Pengujian ... 91

4.6.1. Teknik Validsai ... 91

4.6.2. Hasil Pengujian ... 96

(9)

Imron Hidayat, 2014

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN ... 107

5.1 Kesimpulan ... 107

5.2 Saran ... 110

DAFTAR PUSTAKA ... 112 LAMPIRAN

(10)

Imron Hidayat, 2014

DAFTAR TABEL

Tabel 4.1. Inisisalisasi bobot acak pada layer masukan ke layer

tersembunyi ... 60

Tabel 4.2. Inisisalisasi bobot acak pada layer tersembunyi ke layer keluaran ... 60

Tabel 4.3. Suku perubahan bobot pada unit tersembunyi ... 63

Tabel 4.4. Hasil perubahan bobot pada unit tersembunyi ... 64

Tabel 4.5. Properti Antarmuka ... 74

Tabel 4.6. Modul pada tahap Praproses ... 81

Tabel 4.7. Modul pada Tahap Fitur Ekstraksi ... 82

Tabel 4.8. Modul pada Tahap Pengujian JST Propagasi Balik ... 83

Tabel 4.9. Pembagian Data berdasarkan Data Uji 10% Data Awal pada sifat pribadi huruf ‘i’ ... 92

(11)

Imron Hidayat, 2014

Tabel 4.14. Pembagian Data berdasarkan Data Uji 50% Data Awal pada

sifat pribadi huruf ‘i’ ... 95

Tabel 4.15. Hasil pengukuran waktu pelatihan pada kelas huruf ‘i’ ... 96

Tabel 4.16. Hasil pengukuran waktu pelatihan pada kelas huruf ‘t’ ... 97

Tabel 4.17. Hasil akurasi berdasarkan data uji sebesar 10% data awal pada

kelas sifat pribadi huruf ‘i’ ... 98

kelas sifat pribadi huruf ‘t’ ... 102

kelas sifat pribadi huruf ‘t’ ... 103

(12)

Imron Hidayat, 2014

DAFTAR GAMBAR

Gambar 2.1. Contoh Huruf ‘t’ dengan Penyilangan Pendek ... 14

Gambar 2.2. Contoh Huruf ‘t’ dengan Penyilangan Rata-rata ... 15

Gambar 2.3. Contoh Huruf ‘t’ dengan Penyilangan Panjang ... 15

Gambar 2.4. Contoh Huruf ‘t’ dengan Ruji di Sisi Kiri Batang ... 16

Gambar 2.5. Contoh Huruf ‘t’ dengan Ruji di Sisi Kanan Batang ... 16

Gambar 2.6. Contoh Huruf ‘i’ dengan Titik berjarak Rata-rata... 17

Gambar 2.7. Contoh Huruf ‘i’ dengan Titik berjarak Jauh di atas Batang ... 17

Gambar 2.8. Contoh Huruf ‘i’ dengan Titik berjarak dekat di atas Batang ... 18

Gambar 2.9. Contoh Huruf ‘i’ dengan Titik Dihilangkan ... 18

Gambar 2.10. Contoh Huruf ‘i’ dengan Titik Setelah Batang ... 19

Gambar 2.11. Contoh Huruf ‘i’ dengan Titik Sebelum Batang ... 19

Gambar 2.12. Contoh Huruf ‘i’ dengan Titik Berbentuk Aksen ... 19

Gambar 2.13. Hasil Segmentasi ... 21

Gambar 2.14. Metode Zoning ... 22

Gambar 2.15. Metode Distance ... 23

Gambar 2.16. Model Neuron ... 25

Gambar 2.17. Arsitektur Layar Tunggal ... 30

Gambar 2.18. Arsitektur Layar Jamak ... 31

Gambar 2.19. Arsitektur Layar Kompetitif ... 31

Gambar 2.20. Alur Kerja JST Propagasi Balik ... 32

(13)

Imron Hidayat, 2014

Gambar 3.1. Desain Penelitian ... 42

Gambar 3.2. Model Sistem V-Model ... 47

Gambar 4.1. Alur Proses Sistem Psy-Chardiction ... 55

Gambar 4.2. Proses Grayscaling dan Thresholding ... 56

Gambar 4.3. Proses Pemotongan Tepi ... 57

Gambar 4.4. Proses Fitur Ekstraksi ... 58

Gambar 4.4. Detail Alur Proses Sistem Psy-Chardiction ... 66

Gambar 4.6. Diagram Konteks Sistem Psy-Chardiction ... 68

Gambar 4.7. Data Flow Diagram Level 1 Sistem Psy-Chardiction ... 69

Gambar 4.8. Dialog Chart Psy-Chardiction ... 74

Gambar 4.9. Rancangan Antarmuka Perangkat Lunak ... 76

Gambar 4.10. Implementasi Arsitektur Jaringan pada Psy-Chardiction ... 79

Gambar 4.11. Antarmuka Perangkat Lunak... 88

Gambar 4.12. Grafik Akurasi Pengujian Kelas Sifat Pribadi Huruf ‘i’ ... 100

Gambar 4.13. Grafik Nilai Akurasi Tertinggi Pengujian Sifat Pribadi Huruf ‘i’ ... 101

Gambar 4.14. Grafik Akurasi Pengujian Kelas Sifat Pribadi Huruf ‘t’ ... 104

(14)

1

Imron Hidayat, 2014

BAB I PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

Kepribadian seseorang dapat tercermin melalui tulisan tangannya. Dalam

ilmu kejiwaan, atau psikologi, terdapat sebuah cabang ilmu yang dapat mengenali

atau menentukan karakter kepribadian seseorang melalui tulisan tangannya.

Cabang ilmu tersebut adalah Grafologi. Para ahli Grafologi atau yang dikenal

dengan Grafologis, telah menggunakan dan menerapkan Grafologi pada beberapa

bidang, seperti bidang pendidikan dan bidang yang lain yang berkaitan dengan

kepribadian seseorang. Misalnya saja, untuk mengetahui kepribadian pelamar

kerja, menentukan jurusan pendidikan yang tepat seorang anak lewat karakternya,

bahkan untuk mengetahui kondisi mental seorang tersangka pada tindakan

criminal (Muhammad Baitul, 2010). Pemanfaatan dan penerapan ilmu Grafologi

dapat dikatakan masih sangat jarang dan memang belum terlalu terlihat saat ini,

terutama pada bidang Teknologi Informasi dan Komunikasi. Hal ini dibuktikan

dengan masih sedikitnya hasil yang keluar saat dilakukan pencarian di internet

mengenai penerapan Grafologi pada Teknologi Informasi.

Pada perkembangan teknologi informasi saat ini, pengenalan tulisan

tangan lebih banyak dibangun untuk menentukan karakter huruf yang ditulis oleh

seorang pengguna. Masih sangat jarang teknologi yang dapat menganalisis dan

(15)

2

Imron Hidayat, 2014

Grafologi, cara penganalisaan tulisan tangan dilakukan dengan melihat bentuk,

sudut kemiringan dan kecondongan, jarak, ukuran tulisan, serta bentuk dari

beberapa huruf (Amend, Karen Kristin, 1998). Dengan kata lain, didalam

Grafologi dilakukan perhitungan matematis dan melakukan pengenalan pola

untuk menganalisa sebuah tulisan tangan. Jika berhubungan pengenalan pola,

maka ilmu Grafologi juga bisa diterapkan dengan teknologi komputer juga dapat

melakukan pengenalan pola suatu gambar. Salah satu teknik grafologi yang

digunakan untuk memprediksi karakter psikologi adalah dengan melihat bentuk

huruf tertentu seperti „i‟, „t‟, „d‟, dan „y‟. Didalam buku berjudul Handwritting

Analysis; The Complete Basic Book karya Karen Kristin Amend dan Mary

Stansbury Ruiz, penganalisaan tulisan tangan dengan melihat bentuk huruf „d‟ dan

„y‟ hanya dapat dilakukan dengan melihat bentuk huruf tersebut dalam kalimat

tulisan tangan bersambung, sedangkan penganalisaan tulisan tangan dengan

melihat bentuk huruf „i‟ dan „t‟ dilihat dari bentuk dan letak titik huruf „i‟, dan

penyilangan ruji huruf „t‟. Di Indonesia sendiri, tulisan tangan yang dibuat

cenderung tidak menggunakan tulisan tangan dengn huruf bersambung, melainkan

tulisan tangan dengan huruf cetak. Hal tersebut dibuktikan dari pengumpulan data

sampel yang telah dilakukan. Dari seluruh 150 koresponden, hampir keseluruhan

koresponden menggunakan huruf cetak pada tulisan tangannya. Oleh karena itu,

pada penelitian ini, teknik Grafologi yang digunakan adalah dengan melihat huruf

„i‟ dan „t‟ saja.

Dalam Ilmu Komputer, pengenalan pola sering dilakukan pada pengenalan

(16)

3

Imron Hidayat, 2014

macam algoritma yang digunakan untuk melakukan pengenalan tulisan tangan

untuk menentukan karakter huruf (lebih dikenal dengan Handwriting

Recognition). Salah satu algoritma yang dinilai akurat dalam Handwriting

Recognition adalah Algoritma Jaringan Saraf Tiruan (JST) Propagasi Balik. Dari

beberapa penelitian dalam pengenalan pola tulisan tangan, hasil akurasi

pengenalan menggunakan Algoritma JST Propagasi Balik menghasilkan akurasi

yang tinggi. Seperti pada penelitian yang berjudul “Pengenalan Pola huruf Tulisan

tangan menggunakan Jaringan Saraf Tiruan dengan Algoritma Propagasi Balik”

menghasilkan tingkat akurasi 100%. Selain itu, ada juga penelitian yang dilakukan

oleh peneliti India, Nilesh Y. Choudburry berjudul “Signature Recognation &

Verification System Using Back Propagation Neural Network” yang menghasil

tingkat akurasi pengenalan pola tanda tangan sebesar 98%. Dengan demikian,

dalam pengenalan pola tulisan tangan untuk memprediksi karakter psikologis

seseorang, penggunaan algoritma Jaringan Saraf Tiruan Propagasi Balik pada

pengenalan huruf tulisan tangan oleh komputer, dapat diadopsi dan dilakukan

penelitian.

Pada tahun 2011, pernah diadakan sebuah penelitian berjudul “Analisis

Grafologi berdasarkan Huruf „a‟ dan „t‟ Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan

Propagasi Balik Standar” oleh Mahasiswi Institut Pertanian Bogor bernama Jilly

Pratiwi. Penelitian tersebut membagi masing-masing 3 kelas karakter pribadi

untuk Huruf „a‟ dan „t‟. Sedangkan untuk data latih yang digunakan adalah

sebanyak 81 citra untuk huruf „a‟ (setiap kelas sifat terdiri dari 27 data latih) dan

(17)

4

Imron Hidayat, 2014

akurasi yang diperoleh pada penelitian ini adalah sebesar 98,15% untuk huruf „a‟

dan 73,33% untuk huruf „t‟. Berdasarkan penelitian tersebut, maka pada penelitian

ini akan dicoba pengenalan pola dengan masukan berupa huruf „i‟ dan „t‟

menggunakan kelas sifat yang lebih banyak dan data latih yang lebih banyak pula.

Dalam pembangunan sistem pada penelitian ini, digunakan bahasa

pemrograman Matrix Laboratory (MATLAB). MATLAB dibangun sebagai

bahasa pemrograman sekaligus alat visualisasi, yang menawarkan banyak

kemampuan untuk menyelesaikan berbagai kasus yang berhubungan langsung

dengan disipilin keilmuan Matematika, seperti bidang rekayasa teknik, fisika,

statistika, komputasi dan modeling (Away, Gunaidi Abdia. 2010).

1.2 Rumusan Masalah

Beberapa rumusan masalah yang akan dibahas pada penelitian mengenai

pengenalan tulisan tangan untuk menentukan karakter psikologi seseorang dengan

menggunakan algoritma Jaringan Saraf Tiruan ini diantaranya adalah sebagai

berikut:

a. Bagaimana algoritma Jaringan Saraf Tiruan Propagasi Balik dapat

menganalisis suatu tulisan tangan sehingga dapat memprediksi karakter

psikologis seseorang?

b. Apakah penggunaan algoritma Jaringan Saraf Tiruan Propagasi Balik

untuk memprediksi karakter psikologis seseorang melalui tulisan tangan

(18)

5

Imron Hidayat, 2014

c. Bagaimana persentase akurasi hasil pengkategorian prediksi karakter

pribadi yang dihasilkan oleh sistem yang dibangun menggunakan

Jaringan Saraf Tiruan Propagasi Balik?

d. Bagaimana nilai akurasi yang dihasilkan oleh sistem yang dibangun

dalam memprediksi karakter pribadi menggunan melalui bentuk tulisan

tangan huruf „i‟ dan „t‟ menggunakan Jaringan Saraf Tiruan Propagasi

Balik?

1.3 Tujuan Penelitian

Tujuan dari dilakukannya penelitian pengenalan tulisan tangan untuk

memprediksi karakter psikologis seseorang dengan algoritma Jaringan Saraf

Tiruan Propagasi Balik ini adalah sebagai berikut:

a. Membangun perangkat lunak yang dapat mengenali tulisan tangan untuk

memprediksi karakter kepribadian seseorang.

b. Memahami dan mengetahui cara kerja Jaringan Saraf Tiruan Propagasi

Balik sehingga dapat melakukan pengenalan tulisan tangan untuk

memprediksi karakter pribadi seseorang.

c. Mengetahui persentase akurasi hasil pengkategorian prediksi karakter

pribadi dari penggunaan Algoritma Jaringan Saraf Tiruan Propagasi

Balik pada aplikasi yang dibangun.

d. Mengetahui nilai akurasi yang dihasilkan oleh sistem dalam

memprediksi karakter pribadi menggunan melalui bentuk tulisan tangan

(19)

6

Imron Hidayat, 2014

1.4 Manfaat Penelitian

Adapun manfaat yang diharapkan dari penerapan penelitian mengenai

Pengenalan Tulisan Tangan untuk Memprediksi Karakter Psikologis Seseorang

Menggunakan Algoritma Jaringan Saraf Tiruan Propagasi Balik ini adalah sebagai

berikut:

a. Bagi peneliti

Setelah melakukan penelitian ini, diharapkan peneliti mendapatkan

pengetahuan baru mengenai Grafologi dan dapat memahami

penerapkan Grafologi di teknologi komputer. Selain itu, peneliti

mendapat wawasan baru mengenai penerapan algoritma Jaringan Saraf

Tiruan Propagasi Balik dalam pengenalan tulisan tangan secara offline.

b. Bagi pihak lain

Hasil penelitian diharapkan dapat menjadi langkah awal untuk para

pengembang teknologi agar dapat menciptakan dan membangun

aplikasi yang menerapkan ilmu Grafologi pada teknologi komputer.

Selain itu manfaat lain diharapkan dapat dirasakan oleh para

Grafologist ataupun psikiater untuk mempermudah menentukan

karakter psikologis seseorang melalui tulisan tangan.

1.5 Batasan Masalah

Adapun batasan masalah pada penelitian ini meliputi hal-hal sebagai

(20)

7

a. Penganalisisan Tulisan Tangan

Seperti yang telah dijelaskan pada subbab Latar Belakang, batasan

penganalisisan tulisan tangan hanya akan meliputi bentuk tulisan huruf “i”

dan “t” saja. Hal ini karena dalam memprediksi tulisan tangan dengan

melihat bentuk huruf ‟i‟ dan „t‟ tidak dilakukan pengukuran dan perhitungan

dengan menggunakan alat bantu. Penelitian akan fokus agar perangkat lunak

dapat mengenali tulisan tangan untuk menentukan karakter psikologis

seseorang berdasarkan hal tersebut saja.

b. Masukan yang diterima

Secara umum, ada 2 cara untuk meng-input-kan tulisan tangan

seseorang ke dalam komputer, yaitu dengan online dan offline. Cara online,

maksudnya adalah pengguna langsung menulis dengan menggunakan alat

bantu teknologi lain yaitu pen tool dan pad. Sedangkan cara offline adalah

dengan men-scan gambar tulisan tangan dan dimasukkan ke komputer.

Pada penelitian kali ini, masukan yang diterima dibatasi secara

offline saja, atau pengecekan dilakukan dengan memasukan tulisan tangan

ke komputer dalam format gambar. Pada masukan dalam format gambar

tersebut tidak ditentukan ukuran pixel yang harus dimasukkan pengguna.

Hal ini dikarenakan, sistem secara otomatis akan mengubah dan membagi

gambar tulisan tangan huruf „i‟ dan „t‟ yang telah dimasukkan menjadi 5 x 7

wilayah agar bisa diolah pada tahap pengenalan tulisan dengan Jaringan

(21)

8

Imron Hidayat, 2014

1.6 Metodologi Penelitian

Metode-metode yang digunakan pada penelitian ini adalah, sebagai

berikut:

a. Kajian Pustaka; Kajian Pustaka dilakukan dengan mengumpulkan data

dan informasi baik dari buku-buku bacaan maupun artikel-artikel yang

berasal dari internet yang berkaitan Grafologi dan algoritma Jaringan

Saraf Tiruan Propagasi Balik.

b. Tinjauan Lapangan/Observasi; adapun observasi yang dilakukan adalah

berupa teknik wawancara untuk mengumpulkan data yang mendukung

penelitian. Pada penelitian ini, wawancara dilakukan kepada ahli

Grafologi atau psikiater yang paham dengan Grafologi.

c. Pembuatan Perangkat Lunak. Hasil akhir penelitian adalah sebuah

perangkat lunak yang dapat mengenali tulisan tangan untuk menentukan

karakter psikologi seseorang.

d. Uji Coba. Tahap ini dilakukan untuk melihat perbandingan antara hasil

karakter psikologi seseorang melalui tulisan tangan yang dilakukan

secara manual, dengan hasil dari perangkat lunak yang dibuat.

1.7 Sistematika Penulisan

Sistematika penulisan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:

BAB I PENDAHULUAN

Pada Bab Pendahuluan ini disajikan beberapa point yang termasuk

(22)

9

Imron Hidayat, 2014

1.1. Latar Belakang: menjelaskan mengenai teori, dasar, beserta alasan

dilakukannya penelitian. Seperti alasan pemilihan metode

penelitian, algoritma pada penelitian, dan lain-lain.

1.2. Rumusan Masalah: menjelaskan mengenai permasalahan yang akan

dibahas dan diteliti pada penelitian.

1.3. Tujuan Penelitian: menjelaskan mengenai tujuan utama dilakukan

penelitian.

1.4. Manfaat Penelitian: menjelaskan manfaat yang yang akan

didapatkan setelah penelitian dilakukan, baik manfaat untuk

peneliti maupun untuk masyarakat.

1.5. Batasan Masalah: membahas mengenai batasan masalah pada

penelitian, seperti batasan masukan yang akan diolah oleh sistem.

1.6. Metodologi Penelitian: menjabarkan alur dan metode-metode yang

digunakan saat penelitian.

1.7. Sistematika Penulisan, berisi urutan penulisan pada dokumentasi

penelitian.

BAB II KAJIAN PUSTAKA

Pada Bab Landasan Teori ini, dijelasikan mengenai teori-teori yang

melandasi penelitian mengenai pengenalan tulisan tangan untuk

memprediksi karakter psikologi seseorang. Teori tersebut meliputi:

2.1 Teori Grafologi, meliputi penjelasan mengenai pengertian dan

(23)

10

Imron Hidayat, 2014

2.2 Teori Pengenalan Tulisan Tangan, berisi tentang cara pengenalan

tulisan secara offline.

2.3 Jaringan Saraf Tiruan, berisi mengenai sejarah, teori dan arsitektur dari

Algoritma Jaringan Saraf Tiruan

2.4 Teknik Propagasi Balik berisi mengenai sejarah, teori dan arsitektur

dari JST Propagasi Balik.

2.5 Validasi Jaringan Saraf Tiruan, menjelaskan mengenai macam-macam

teknik untuk memvalidasi hasil dari Jaringan saraf Tiruan.

2.6 Perkembangan Aplikasi Grafologi Saat Ini.

2.7 Sekilas mengenai MATLAB, menjabarkan mengenai sejarah dan

fungsi perangkat lunak pendukung penelitian yaitu MATLAB.

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

3.1 Desain Penelitian, menjabarkan alur yang dilakukan pada saat

penelitian. Mulai dari pengumpulan informasi hingga uji coba sistem.

3.2 Metode Peneltian, menjelaskan mengenai urutan metode yang

dilakukan pada penelitian.

3.3 Alat dan Bahan Penelitian, berisi kebutuhan-kebutuhan pada saat

penelitian, baik perangkat lunak, perangkat keras, maupun bahan

penelitian lainnya.

3.4 Implementasi Penelitian, berisi bagaimana metode penelitian akan

(24)

11

Imron Hidayat, 2014

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

4.1 Analisis Sistem, menjabarkan mengenai deskrpsi umum Perangkat

Lunak yang dibangun, dan Proses perhitungan sehingga sistem dapat

mengenali tulisan tangan dengan Jaringan Saraf Tiruan Propagasi Balik

4.2 Analisis Kebutuhan Perangkat Lunak, berisi mengenai deskripsi

kebutuhan sistem, model dan alur sistem.

4.3 Perancangan Perangkat Lunak, menjelaskan rancangan data yang

digunakan dalam penelitian, dan rancangan antarmuka perangkat lunak.

4.4 Implementasi Perangkat lunak, memperlihatkan implementasi data,

modul program dan implementasi antarmuka berdasarkan rancangan

yang telah ditentukan sebelumnya.

4.5 Pengujian, memperlihatkan skenario pengujian yang dilakukan pada

sistem yang dibangun.

4.6 Pembahasan Hasil Pengujian, menjabarkan hasil pengujian berdasarkan

skenario pengujian, serta analisis dan kesimpulan dari hasil pengujian

tersebut.

BAB V PENUTUP

5.1 Kesimpulan, yang berisi pencapaian tujuan dari penelitian yang

dilakukan.

5.2 Saran, berisi tentang hal-hal yang dirasa belum sempurna dari

(25)

42

Imron Hidayat, 2014

BAB III

METODOLOGI PENELITIAN

3.1 Desain Penelitian

Observasi, serta konsultasi dengan ahli grafologi

mengenai pengenalan tulisan tangan untuk melihat karakter psikologi dengan melihat bentuk

huruf ’t’ dan ’i’ tulisan tangan.

1. Mengumpulkan data mengenai karakter psikologi yang dapat ditentukan dari bentuk huruf ’t’ dan ’i’ tulisan tangan seseorang, baik lewat internet, buku, artikel, maupun ahli grafologi.

2. Mempersiapkan alat dan bahan penelitian Proses analisis hasil pengumpulan data

Pembangunan Perangkat Lunak

Psy-Chardiction dengan metode V-Model menggunakan bahasa

Pemrograman MATLAB

Proses Uji Coba

Hasil Uji Coba dan Kesimpulan Pelatihan data latih menggunakan

JST Propagasi Balik

Image Processing, fitur Ekstraksi, Implementasi

Jaringan Saraf Tiruan Propagasi Balik untuk pengujian

Gambar 3.1 Desain Penelitian

Pembangunan sistem Psy-Chardiction

(26)

43

Imron Hidayat, 2014

Gambar 3.1 merupakan desain penelitian yang akan dilakukan dalam

penelitian pengenalan tulisan tangan untuk memprediksi karakter psikologi

seseorang dengan menggunakan algoritma Jaringan Saraf Tiruan Propagasi Balik.

Desain penelitian merupakan gambaran tahapan yang akan dilakukan peneliti

untuk mempermudah dalam melakukan penelitian ini. Berdasarkan gambar

tersebut, tahapan yang dilakukan pada penelitian ini meliputi:

1. Observasi dan Tinjauan Pustaka

Melakukan observasi mengenai bagaimana cara menentukan karakter

pribadi seseorang melalui tulisan tangan. Observasi dilakukan dengan

kajian pustaka dari beberapa jurnal dan buku, serta dengan langsung

menanyakan kepada ahli grafologi.

2. Pengumpulan Data Sampel

Mengumpulkan data sampel berupa tulisan tangan dan hasil karakter

pribadinya dan kemudian akan diproses sebagai data training.

Penentuan hasil karakter pribadi berdasarkan tulisan tangan yang

dikumpulkan dilakukan secara manual sesuai dengan informasi dan data

yang didapat pada tahap pertama.

3. Persiapan Pembuatan Perangkat Lunak

Mempersiapkan alat dan bahan penelitian. Alat yang dipersiapkan

berupa hardware dan software yang menunjang pembuatan dan

pembangunan sistem, seperti MATLAB. Sedangkan bahan merupakan

data-data berupa dokumen, data sampel berupa tulisan tangan dan hasil

(27)

44

Imron Hidayat, 2014

4. Perancangan Sistem Perangkat Lunak

Merancang sistem yang akan diimplementasikan pada perangkat lunak.

Perancangan ini meliputi bagaimana alur pembuatan perangkat lunak

sehingga dapat menghasilkan keluaran sesuai yang diinginkan.

5. Pembuatan Perangkat Lunak

Setelah perancangan sistem dan data sampel telah terkumpul beserta

karakter pribadinya, maka tahap selanjutnya adalah proses pembuatan

perangkat lunak. Hasil dari pembuatan dan pembangunan perangkat

lunak ini adalah keluaran berupa karakter pribadi penulis yang dilihat

dari bentuk huruf ’t’ dan ’i’ tulisan tangan. Keluaran tersebut didpat

berdasarkan hasil pengolahan Jaringan Saraf Tiruan yang mencocokkan

masukan dengan data training sebelumnya.

6. Uji Coba

Hasil keluaran yang didapat kemudian diuji coba. Tahap uji coba

dilakukan dengan membandingkan hasil keluaran dengan hasil

pengukuran grafologi secara manual, yaitu dengan mengukur bentuk

huruf ’t’ dan ’i’ tulisan tangan.

7. Penarikan Kesimpulan

Setelah itu, maka dapat ditarik kesimpulan mengenai keakuratan sistem

terhadap hasil karakter pribadi dilihat dari bentuk huruf ’t’ dan ’i’

(28)

45

Imron Hidayat, 2014

3.2 Metode Penelitian

Pada penelitian ini, terdapat beberapa metode penelitian yang

dilakukan. metode tersebut meliputi:

3.2.1 Pengumpulan data a. Kajian Pustaka

Pada penelitian mengenai pengenalan tulisan tangan untuk

menentukan karakter psikologi seseorang dengan menggunakan algoritma

Jaringan Saraf Tiruan Propagasi Balik ini, metode penelitian yang pertama

dilakukan adalah observasi berupa kajian pustaka dan studi lapangan. Kajian

pustaka yang dilakukan bertujuan untuk mengumpulkan data-data

bentuk-bentuk tulisan beserta karakter psikologis yang tercermin dari tulisan

tersebut. Berdasarkan batasan masalah, data-data karakter psikologis tulisan

tangan yang akan dikumpulkan adalah karakter berdasarkan bentuk huruf ’t’

dan ’i’ tulisan tangan. Bahan-bahan kajian pustaka diperoleh dari buku-buku

bacaan grafologi baik lokal maupun hasil terjemahan buku internasional.

Selain itu, bahan-bahan kajian pustaka dapat diperoleh di artikel-artike,

jurnal ataupun ebook yang tersedia di internet.

Adapun target dari metode kajian pustaka ini adalah, mendapat

data-data yang valid mengenai bentuk tulisan tangan beserta karakter

psikologisnya. Dengan demikian, jika data yang valid telah diperoleh, maka

data dapat diterapkan sebagai data training dan dimasukkan ke dalam

database sistem. Sehingga saat ada masukan tulisan tangan baru, akan

(29)

46

Imron Hidayat, 2014

b. Observasi/Studi Lapangan

Selain Kajian Pustaka, pada penetlitian ini jua menggunakan

metode Studi Lapangan atau observasi. Sama halnya seperti metode kajian

pustaka, metode observasi bertujuan untuk mengumpulkan data-data

mengenai bentuk-bentuk tulisan beserta karakter psikologinya. Pada metode

observasi ini, teknik yang dilakukan adalah teknik wawancara kepada para

ahli grafologi ataupun psikiater yang paham tentang grafologi. Selain

mengumpulkan data dari psikiater bersangkutan, observasi juga dilakukan

langsung untuk mengetahui cara-cara psikiater menentukan karakter

psikologi melalui tulisan tangan. Sehingga peneliti benar-benar paham

bagaimana cara penentuan yang sebenarnya. Setelah data terkumpul, maka

data akan dijadikan data training untuk dapat dicocokan dengan masukan

yang baru.

3.2.2Pembangunan Perangkat Lunak

Setelah data terkumpul dan peneliti benar-benar memahami

bagaimana konsep kerja grafologi, pengenalan tulisan tangan dan algoritma

Jaringan Saraf Tiruan, maka metode selanjutnya yang dilakukan adalah

perancangan model sistem dan dilanjutkan pemrograman sistem.

Berdasarkan teori-teori yang telah dipaparkan pada Bab II Tinjauan

Pustaka, maka pemodelan penelitian ini akan menggunakan implementasi

dari teori-teori tersebut. Proses rekayasa sistem yang dilakukan pada

(30)

V-47

Imron Hidayat, 2014

model lebih menekankan hubungan dan asosiasi antar tahapan sebelum dan

sesudah pemrograman. Adapun bentuk pemodelan yang telah dirancang,

[image:30.595.121.508.202.605.2]

dapat dilihat pada gambar 3.2 berikut:

Gambar 3.2 Model sistem V-Model

Sumber: Jurnal The V-Model, 1999

Penjelasan:

1. System Requirement Analysis adalah tahapan pengumpulan data serta

infomasi yang berkaitan dengan kebutuhan pembangunan sistem, baik

kebutuhan data itu sendiri, perangkat keras, dan perangkat lunak yang

akan digunakan. Selain itu pada proses ini dilakukan analisis cara

perhitungan pengenalan tulisan tangan menggunakan JST Propagasi

System Requirement Analysis

System Design

Architecture and Module Design

Implementation and coding

Unit and Intergration Testing System Testing

Acceptence Testing

Validasi Kebutuhan

(31)

48

Imron Hidayat, 2014

Balik yang akan diterapkan pada sistem. Pada dokumen ini, Analisis

kebutuhan sistem dijelaskan pada Bab IV, subbab Analisis Sistem.

2. System Design, tahapan ini dilakukan berdasarkan data dan informasi

yang telah didapatkan pada tahapan analisis kebutuhan sistem. Adapun

desain yang dirancang berkaitan dengan model dan alur dari

pembangunan sistem. Pada dokumen ini, Perancangan Desain Sistem

dijelaskan pada Bab IV, subbab Analisis Kebutuhan Sistem.

3. Architecture and Module Design, merupakan tahapan yang dilakukan

jika model dan alur sistem telah dirancang. Dengan melihat alur dan

teori-teori yang digunakan pada perancangan desain sistem, maka dapat

ditentukan desain struktur program, algoritma dan struktur data yang

akan dibuat. Selain itu, pada tahap ini juga akan dilakukan perancangan

antarmuka perangkat lunak. Pada dokumen ini, Perancangan Desain

Perangkat Lunak dijelaskan pada Bab IV, subbab Perancangan

Perangkat Lunak.

4. Implementation and Coding, merupakan tahapan selanjutnya yang harus

menyesuaikan dengan tahapan sebelumnya. Tahapan ini merupakan

tahapan utama, kartena pada tahapan inilah dibangun program yang

mampu menyelesaikan atau mengolah data-data yang telah terkumpul.

Pada tahap ini dilakukan pula implementasi dari tahap perancangan

sistem dan perangkat lunak seperti implementasi data, modul, dan

(32)

49

Imron Hidayat, 2014

Perangkat Lunak dijelaskan pada Bab IV, subbab Implementasi

Perangkat Lunak.

5. Unit and Integration Testing merupakan tahapan pengujian terhadap

perangkat lunak yang telah dibuat. Tahap ini bersifat low-level testing

atau meliputi pengujin terhadap algoritma, dan antarmuka yang telah

dirancang pada tahapan ketiga atau Perancangan Desain Program.

Dengan demikian, tahapan ini merupakan asosiasi terhadap tahapan

ketiga. Untuk hasil dari tahapan ini dijelaskan pada dokumen teknis

perangkat lunak.

6. System Testing, dilakukan pengujian terhadap sistem. Pengujian

dilakukan dengan melihat desain yang pada tahapan kedua atau

perancangan desain sistem. Pada tahap uji coba ini dilakukan pengujian

terhadap sistem Jaringan Saraf Propagasi Balik yang dibangun untuk

mengenali tulisan tangan huruf ‘i’ dan ‘t’ dan memprediksi karakter

pribadi dari masukan tersebut. Uji coba ini dilakukan untuk mengetahui

tingkan akurasi dari sistem yang dibangun. Pada dokumen ini, tahap Uji

Coba sistem dijelaskan pada Bab IV, subbab Pengujian dan Pembahasan

Hasil Pengujian.

7. Acceptable Testing, dilakukan pengujian bersifat menyeluruh dengan

simulasi data yang sebenarnya. Proses uji coba ini mengacu pada

tahapan awal yaitu analisis kebutuhan. Pada tahapan ini, akan terlihat

apakah aplikasi yang telah dibangun sesuai dengan kebutuhan dan tujuan

(33)

50

Imron Hidayat, 2014

maka akan dapat ditarik kesimpulan mengenai keberhasilan aplikasi.

Pada dokumen ini, Penarikan Kesimpulan dijelaskan pada Bab IV,

subbab Pembahasan Hasil Pengujian poin Analisis Hasil Pengujian.

3.3 Alat dan Bahan

Dalam pembangunan perangkat lunak pada penelitian pengenalan tulisan

tangan untuk menentukan karakter psikologi seseorang dengan menggunakan

algoritma Jaringan Saraf Tiruan Propagasi Balik ini diperlukan spesifikasi

kebutuhan perngkat lunak, perngkat keras dan bahan penelitian. Adapun kebuthan

tersebut adalah sebagai berikut:

3.3.1 Kebutuhan Perangkat Lunak

Perangkat lunak pendukung yang digunakan pada penelitian ini terdiri dari:

1. Sistem Operasi Windows 7 Professional

2. MATLAB Version 7.8.0.347 (R2009a) 32-bit

3. Aplikasi Paint / pengolahan gambar

3.3.2 Kebutuhan Perangkat Keras

Sedangkan perangkat keras yang digunakan adalah sebagai berikut:

1. Processor AMD E-300 APU 1.30 GHz

2. RAM 3490 MB

3. Layar dengan resolusi 1280 x 800 pixel 32 bit color.

4. Harddisk kosong 6 GB, digunakan untuk ruang instalasi MATLAB dan

(34)

51

3.3.3 Bahan Penelitian

Berdasarkan observasi yang telah dilakukan, yaitu mewawancarai ahli

grafologi mengenai cara melihat bentuk huruf ’t’ dan ’i’ tulisan tangan untuk

menentukan karakter pribadi penulis, maka bahan penelitian yang dibutuhkan

adalah sampel tulisan tangan yang memiliki huruf ‘t’ dan ‘i’. Adapun format

kalimat yang digunakan adalah sebagai berikut:

a. Tulisan harus berada dalam satu baris

b. Tulisan harus menggunakan huruf kecil

c. Tulisan harus ditulis menggunakan ballpoint/pulpen

Sampel tulisan tangan yang telah terkumpul kemudian akan diprediksi

secara manual menggunakan penggaris untuk ditentukan karakter pribadi

masing-masing tulisan tangan. Setelah itu, sampel data berupa gambar dan hasil

karakternya akan dimasukkan ke dalam sistem sebagai data training.

3.4 Implementasi Penelitian

3.4.1 Prosedur Pengerjaan Penelitian

Penelitian ini membutuhkan beberapa tahapan yang harus dilakukan

seperti pengumpulan data berupa dokumen, data sampel berupa tulisan tangan,

eksplorasi algoritma Jaringan Saraf Tiruan Propagasi Balik, perancangan

perangkat lunak, serta pengujian kualitas dari hasil implementasi berdasarkan

hasil karakteriskti pribadi yang dilihat dari bentuk huruf ’t’ dan ’i’ tulisan tangan.

Prosedur pengerjaan penelitian yang harus dilakukan adalah sebagai

(35)

52

Imron Hidayat, 2014

a. Pengumpulan data berupa dokumen dan infomasi mengenai teknik

grafologi, pengolahan citra digital dan algoritma Jaringan Saraf Tiruan

Propagasi Balik.

b. Melakukan pengelompokkan data sampel berupa tulisan tangan dan

karakter pribadi yang dilihat dari bentuk huruf ’t’ dan ’i’ tulisan tangan

berdasarkan format tulisan yang telah ditentukan sebelumnya.

c. Membangun perangkat lunak yang disesuaikan dengan proses-proses yang

telah didefinisikan pada kebutuhan fungsional sistem.

3.4.2 Pengumpulan Data

Pengumpulan data yang dilakukan meliputi teori-teori yang menunjang

implementasi grafologi pada pengolahan citra digital, diantarnya mengenai image

processing dan fitur ekstraksi. Selain itu dikumpulkan juga teori yang

berhubungan dengan pemanfaatan Jaringan Saraf Tiruan Propagasi Balik dalam

pengolahan citra digital sehingga dapat mengeluarkan keluaran yang sesuai

dengan yang diharapkan.

Selain itu, untuk memenuhi kebutuhan perangkat lunak, dibutuhkan data

latih berupa tulisan tangan huruf ‘t’ dan ‘i’ beserta karakter pribadi

masing-masing tulisan tangan tersebut. Adapun jumlah data latih yang dikumpulkan

adalah 100 lebih gambar tulisan tangan huruf ‘i’ dan ‘t’ untuk masing-masing

karakter psikologi. Pengumpulan data latih dilakukan dengan cara langsung

meminta tulisan tangan kepada koresponden. Koresponden yang diminta berasal

(36)

53

Imron Hidayat, 2014

tangan pada data latih ini ditentukan secara manual sesuai dengan teori-teori yang

didapat dari observasi lapangan dan tinjauan pustaka.

Selain data latih, perangkat lunak ini juga membutuhkan data uji. Data uji

didapatkan dari sampel yang telah dikumpulkan. Fungsi dari data uji ini adalah

untuk mengetahui tingkat keakuratan keluaran perangkat lunak yang telah dibuat.

Data uji dikumpulkan saat proses uji coba, dengan koresponden berasal kalangan

(37)

107

Imron Hidayat, 2014

BAB V

KESIMPULAN DAN SARAN

5.1 Kesimpulan

Setelah dilakukan penelitian mengenai pengenalan tulisan tangan untuk

memprediksi karakter pribadi seseorang dengan menggunakan Algoritma Jaringan

Saraf Tiruan Propagasi Balik maka dapat diambil beberapa kesimpulan untuk

menjawab rumusan masalah. Adapun kesimpulan dari penelitian ini adalah:

1. Jaringan Saraf Tiruan Propagasi Balik dapat menganilasis suatu tulisan

tangan sehingga bisa memprediksi karakter psikologis seseorang adalah

dengan menerima masukan berupa nilai matriks dari gambar yang telah di

olah pada proses Optical Character Recognition (OCR). Masukan tersebut

kemudian dijadikan sebagai data latih yang digunakan pada proses

pelatihan JST. Dari pelatihan tersebut maka akan dihasilkan target

keluaran. Setelah didapatkan target keluaran maka sistem dapat menerima

data uji. Data uji akan diolah oleh sistem untuk mendapatkan keluaran

yang diharapkan. Jika terjadi error maka sistem akan kembali mengolah

hingga data uji tersebut mendekati target keluaran yang telah ada.

2. Sistem yang dibangun telah berhasil memprediksi karakter psikologis dari

masukan tulisan tangan berupa huruf ‘i’ dan ‘t’. Untuk mengetahui

(38)

108

Imron Hidayat, 2014

Pengujian untuk menghasilkan persantase akurasi sistem ini dilakukan

dengan cara membandingkan hasil pengkategorian prediksi karakter

pribadi yang dihasilkan oleh sistem dengan hasil pengkategorian prediksi

karakter pribadi yang dilakukan secara manual pada data sampel awal.

Persentase ini didapatkan dari jumlah benar atau salahnya hasil prediksi

yang didapat dari hasil pengujian data uji pada sistem. Dari tiga uji coba

pada pengujian kelas sifat pribadi ‘i’ menggunakan data latih dan data uji

yang ditentukan dengan teknik validasi holdout, persentase akurasi

pengkategorian karakter pribadi yang benar adalah sebagai berikut:

a. Menghasilkan persentase akurasi sebesar 80,49% pada uji coba

menggunakan 98 data latih.

b. Menghasilkan persentase akurasi sebesar 70,73% pada uji coba

c. Menghasilkan persentase akurasi sebesar 62,35% pada uji coba

Sedangkan pada uji coba pengujian kelas sifat pribadi ‘t’ persentase

akurasi pengkategorian karakter pribadi yang benar adalah sebagai berikut:

a. Menghasilkan persentase akurasi sebesar 87,97% pada uji coba

b. Menghasilkan persentase akurasi sebesar 71,52% pada uji coba

c. Menghasilkan persentase akurasi sebesar 60,81% pada uji coba

(39)

109

Imron Hidayat, 2014

Dengan persentase tersebut, dapat disimpulkan bahwa sistem dapat

menghasilkan prediksi karakter psikologis yang akurat. Selain itu,

berdasarkan pembagian data latih dan data uji pada uji coba yang

dilakukan, dapat disimpulkan bahwa semakin banyak data latih, maka

akan semakin akurat prediksi yang didapat.

3. Nilai akurasi merupakan nilai yang diperoleh dari proses perhitungan yang

dilakukan Jaringan Saraf tiruan Propagasi Balik pada data uji. Setelah

kategori karakter psikologi dari citra uji ditentukan oleh sistem, JST

Propgasi Balik akan menghasilkan nilai akurasi dengan dengan rentang

antara 0 sampai 1. Semakin besar nilai akurasi, maka hasil karakter pribadi

yang telah ditentukan dapat dikatakan akurat. Nilai akurasi dari hasil

pengenalan tulisan tangan menggunakan Jaringan Saraf Tiruan pada

penelitian ini, dapat dikatakan menghasilkan nilai yang sangat rendah.

Nilai akurasi ini didapatkan dari hasil perhitungan bobot Jaringan Saraf

Tiruan yang telah dilakukan oleh sistem. Dari tiga uji coba pada pengujian

kelas sifat pribadi ‘i’ menggunakan data latih dan data uji yang ditentukan

dengan teknik validasi holdout, nilai akurasi perhitungan JST Propagasi

Balik menghasilkan rata-rata nilai akurasi sebagi berikut

a. Menghasilkan nilai akurasi sebesar 0,336 pada uji coba menggunakan

98 data latih.

b. Menghasilkan nilai akurasi sebesar 0,358 pada uji coba menggunakan

(40)

110

Imron Hidayat, 2014

c. Menghasilkan nilai akurasi sebesar 0,321 pada uji coba menggunakan

54 data latih.

Sedangkan pada uji coba pengujian kelas sifat pribadi ‘t’, rata-rata nilai

akurasi perhitungan JST Propagasi Balik adalah sebagai berikut:

a. Menghasilkan nilai akurasi sebesar 0,371 pada uji coba menggunakan

95 data latih.

b. Menghasilkan nilai akurasi sebesar 0,303 pada uji coba menggunakan

79 data latih.

c. Menghasilkan nilai akurasi sebesar 0,369 pada uji coba menggunakan

53 data latih.

Dengan melihat hasil nilai akurasi tersebut, dapat disimpulkan bahwa

jumlah data latih tidak mempengaruhi nilai akurasi Jaringan Saraf Tiruan.

Hal yang mempengaruhi nilai akurasi pada JST Propagasi Balik adalah

bentuk dan pola gambar data latih dan data uji yang digunakan.

5.2 Saran

Beberapa saran yang dapat diberikan untuk penelitian lebih lanjut adalah:

1. Penelitian selanjutnya diharapkan dapat membangun sistem untuk

memprediksi karakter psikologis dari teknik grafologi lainnya, seperti

dengan melihat zona-zona tulisan, kemiringan dan kecondonongan tulisan,

serta jarak spasi antarkata dan antarbaris.

(41)

111

Imron Hidayat, 2014

3. Penelitian selanjutnya diharapkan dapat dibangun pada mobile application

atau pada tools lainnya.

4. Penelitian dapat dibandingkan dengan metode lain seperti Jaringan Saraf

Tiruan Probabilistik, Jaringan Saraf Tiruan LVQ, Support Vector Machine

(42)

112

Imron Hidayat, 2014

DAFTAR PUSTAKA

Amend, Karen Kristin & Ruiz, Mary Stanbury. 1998. Handwritting Analysis. PT.

Buana Ilmu Populer Gramedia. Jakarta

Alim, Muhammad Baitul. 2010. Grafologi, Membaca Keprobadian dari Tulisan

Tangan. www.psikologizone.com (akses, Mei 2011)

Away, Gunaidi Abdia. 2010. The Shorcut of MATLAB Programming. Informatika.

Bandung.

Braun Feulner Malaka, 1996. Praktikum Neural Netze, Spinger-Verlag, Berlin,

Febrianto, Krinsa. 2010. Penerapan Fuzzy Feature Extraction Dan Jaringan

Syaraf Tiruan Resilient Propagation Dalam Pengenalan Tulisan Tangan

Katakana. Skripsi. Universitas Pendidikan Indonesia

Jek Siang, Jong, Drs., M.Sc. 2009. Jaringan Syaraf Tiruan dan Pemrogramannya

Menggunakan MATLAB. Penerbit Andi. Yogyakarta.

Kusumadewi, Sri. 2004. Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan (Menggunakan

MATLAB & Excel Link). Graha Ilmu. Yogyakarta.

Kusumadewi, Sri. 2003. Artificial Intelligence (Teknik dan Aplikasinya). Graha

(43)

113

Imron Hidayat, 2014

Nugraha, A.P. & Mutiara, A.B. 2009. Metode Ekstrasi data untuk Pengenalan

Huruf dan Angka Tulisan Tangan dengan Menggunakan Jaringan Saraf

Buatan Propagasi Balik.

Prasetyo, Eko. 2011. Pengolahan Citra Digital dan Aplikasinya Menggunakan

Matlab. Penerbit Andi. Gresik.

Pratiwi, Jilly. 2011. Analisis Grafologi Berdasarkan Huruf ‘a’ dan ‘t’

Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan Propagasi Balik Standar. Repository

Institut Pertanian Bogor (IPB). Bogor.

Puspitaningrum, Diyah. 2006. Pengantar Jaringan Saraf Tiruan. Penerbit Andi.

Yogyakarta.

Trilaksono, Mirza. 2008. Implementasi Optical Character Recognition (OCR)

dengan Pendekatan Metode Struktur Menggunakan Ekstrasi Ciri Vektor dan

Region. www.ittelkom.ac.id/library/index.php (akses, Juni 2011).

Yani, Eli. 2005. Pengantar Jaringan Saraf Tiruan. Artikel

Kuliah.trirezqiariantoro.files.wordpress.com/2007/05/jaringan_Syaraf_tirua