Pengenalan Pola Margins Tulisan Tangan Untuk Mengidentifikasi Karakter Seseorang Menggunakan Metode Support Vector Machine (SVM).

(1)

vii

Universitas Kristen Maranatha PENGENALAN POLA MARGINS TULISAN TANGAN

UNTUK MENGIDENTIFIKASI KARAKTER SESEORANG MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM)

Adiatandy Geovani (0722091 )

Jurusan Teknik Elektro Universitas Kristen Maranatha email: adiatandy.mail@gmail.com

ABSTRAK

Grafologi adalah ilmu yang mempelajari karakter seseorang dengan cara menganalisa tulisan tangan. Menganalisa tulisan tangan sangatlah membantu dalam banyak bidang saat ini, misalnya dalam bidang pendidikan, kriminalitas dan forensik. Dalam grafologi ada beberapa aspek yang digunakan untuk mengetahui karakter seseorang, diantaranya adalah dengan menganalisa : margin atau jarak pinggiran tulisan, spasi atau jarak antar kata atau baris tulisan, garis dasar tulisan, ukuran tulisan, tekanan penulisan, zona penulisan, kemiringan tulisan, tipe tulisan, kecepatan tulisan,dan huruf-huruf unik.

Pada Tugas Akhir ini dirancang dan direalisasikan perangkat lunak dengan algoritma support vector machine (SVM) untuk mengenali pola Margin kertas dari tulisan tangan manusia, dengan menemukan nilai minimum dari batas kiri dan nilai maksimum dari batas kanan pada citra tulisan tangan yang akan menjadi masukan dari data latih dan data uji pada Algoritma support vector machine. Perangkat lunak ini direalisasikan menggunakan MATLAB R2012a.

Perangkat lunak pengenalan pola margin kertas tulisan tangan pada Tugas Akhir ini berhasil direalisasikan dan diperoleh keberhasilan pengenalan sebesar 92% pada pelatihan dengan 42 data latih kiri dan 90% pada saat pengujian dengan 10 data uji kiri serta diperoleh keberhasilan pengenalan sebesar71.5% pada pelatihan dengan 42 data latih kanan dan 70% pada saat pengujian dengan 10 data uji kanan.

Kata kunci : Grafologi, support vector machine (SVM), Pengenalan Pola

(2)

viii

Universitas Kristen Maranatha

HANDWRITING MARGINS PATTERN RECOGNITION TO IDENTIFY HUMAN CHARACTER

USING SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) METHOD

Adiatandy Geovani (0722091 )

Department of Electrical Engineering Maranatha Christian University email: adiatandy.mail@gmail.com

ABSTRACT

Graphology is the study of a person's character by handwriting analysis. Handwriting analysis is very helpful in many areas today, for example in education, crime and forensics. In graphology there are some aspects that are used to determine a person's character, such as by analyzing: margin or fringe spacing writing, spacing or distance between words or lines of text, base line of writing, font size, the pressure of writing, writing zone, the slope of the writings, literary type , writing speed,and unique letter.

This final project is designed and realized a software using support vector machine(SVM) algorithm to recognize patterns of margins paper of human handwriting, by find out the minimum value for left margin and maximum value for right margin of in entire image that will become input from the training data and testing data in support vector machine (SVM) algorithm. The software is realized using MATLAB R2012a.

Handwriting margin paper Pattern Recognition on this final project successfully realized. In training, this software has 92% recognize well with 42 training data for left and in testing, this software has 90 % recognize with 10 testing data for left, and then software has 71.4% recognize well with 42 training data for right and in testing, this software has 70 % recognize with 10 testing data for right.

Keywords : Graphology, support vector machine (SVM), Handwriting Margin

(3)

(4)

(5)

xi

DAFTAR TABEL

Halaman

Tabel 4.1a Hasil Pengujian Tulisan Tangan ………... 44

Tabel 4.1b Hasil Pengujian Tulisan Tangan ………... 45

Tabel 4.1c Hasil Pengujian Tulisan Tangan ………... 46

Tabel 4.1d Hasil Pengujian Tulisan Tangan ………... 47

Tabel 4.2 Hasil Pengujian dengan nilai ciri untuk margin kiri ... 47

(6)

xii

DAFTAR GAMBAR

Halaman

Gambar 2.1 Citra Biner………... 7

Gambar 2.2 Representasi Citra Biner ... 7

Gambar 2.3 Data dalam biru adalah sampel positif dan merah adalah sempel negative ... 9

Gambar 2.4 Suport vector yang ditunjukan dengan lingkaran kuning ...……. 10

Gambar 2.5 Arsitektur SVM ... 11

Gambar 2.6 Hyperplane pemisah dengan nilai ... 12

Gambar 2.7 Pola margin kiri melebar ke bawah ... 17

Gambar 2.8 Pola margin kanan melebar ke bawah ... 17

Gambar 2.9 Pola margin kiri menyempit ke bawah ... 18

Gambar 2.10 Pola margin kanan menyempit ke bawah ... 18

Gambar 2.11 Pola margin kiri cekung ke bawah ... 18

Gambar 2.12 Pola margin kanan cekung ke bawah ... 19

Gambar 2.13 Pola margin kiri cembung ke bawah ... 19

Gambar 2.14 Pola margin kanan cembung ke bawah ... 20

Gambar 3.1 Diagram Blok Proses Pelatihan dan Pengujian... 21

Gambar 3.2 Pembagian Kertas menjadi 5 baris ... 22

Gambar 3.3 Diagram Alir Proses Pelatihan dan Pengujian ... 23

Gambar 3.4 Diagram Alir Ekstraksi Ciri Margin Kanan dan Margin Kiri ... 24

Gambar 3.5a Diagram Alir Proses SVM Bentuk dan Ukuran ... 25

Gambar 3.5b Diagram Alir Proses SVM Bentuk dan Ukuran ... 26

Gambar 3.5c Diagram Alir Proses SVM Bentuk dan Ukuran ... 27

Gambar 3.5d Diagram Alir Proses SVM Bentuk dan Ukuran ... 28

Gambar 3.6 data latih l1_1=svmtrain(data1_2,group0_1)... 33

(7)

xiii

DAFTAR LAMPIRAN

Lampiran A LIST PROGRAM MATLAB

Program Pelatihan SVM ……… A - 1 Program Pengujian SVM ………... _{A - 2}

(8)

1

Universitas Kristen Maranatha

BAB I

PENDAHULUAN

I.1 Latar Belakang Masalah

Tulisan tangan merupakan suatu gerakan motorik yang dipelajari mulai dari kecil hingga dewasa, dengan proses pembelajaran yang sangat kompleks. Setiap orang biasanya diajari cara menulis yang sama ketika mereka kecil, tapi lama kelamaan, masing-masing akan memiliki cara penulisan yang berbeda dan khas. Hal ini berlaku karena ketika proses menulis, tulisan tangan dipengaruhi oleh banyak faktor, mulai dari kerja otak, syaraf, perasaan dan suasana hati, sehingga tulisan tangan adalah perilaku yang dapat ditunjukkan melalui coretan – coretannya. Tulisan tangan berguna sebagai bukti di dunia forensik, dikarenakan keunikan khusus antara seorang penulis dengan penulis lainnya.

Sehelai kertas adalah ruang dan cara individu mengisi dengan tulisan untuk menunjukkan bagaimana menghadapi dunianya. Sisi kiri helai kertas mewakili masa lalu, sisi dimana penulis memulai tulisannya, dan sisi kanan merupakan simbol tujuan yang ingin dicapai dan masa depan. Penempatan dalam halaman kertas ini juga memperlihatkan kualitas tentang selera penulis, kecenderungan sosial, kultural, dan artistiknya, atau kekurangannya akan semua ini. Perasaan-perasaan bawah sadar terhadap ruang dan penggunaannya memberi petunjuk tentang harga dari seseorang dan bagaimana berhubungan dengan orang lain[1].

(9)

Bab I Pendahuluan

2

Akhir ini menitikberatkan analisis grafologi berdasarkan posisi margins. Margins adalah jarak antara tepi tulisan dengan tepi halaman kertas.

Salah satu metode yang digunakan untuk identifikasi margins tulisan tangan dengan algoritma Support Vector Machine (SVM). SVM adalah suatu teknik untuk melakukan prediksi, baik dalam kasus klasifikasi maupun regresi. Para ilmuwan maupun praktisi telah banyak menerapkan teknik ini dalam menyelesaikan masalah - masalah nyata dalam kehidupan sehari-hari. Baik dalam masalah gene expression analysis, finansial, cuaca, psikologi, hingga di bidang kedokteran.

I.2 Perumusan Masalah

Pada Tugas Akhir ini digunakan algoritma SVM sebagai algoritma pembelajaran dan pengujian untuk pengenalan karakter seseorang berdasarkan posisi margins pada halaman kertas.

Terdapat beberapa identifikasi masalah dalam pembuatan Tugas Akhir ini. Adapun identifikasi masalah tersebut antara lain :

1. Bagaimana merancang dan menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) dalam MATLAB ?

2. Bagaimana implementasi Support Vector Machine untuk melakukan pelatihan, pengujian dan untuk mengetahui karakter seseorang dari margins halaman kertasnya?

I.3 Tujuan

Tujuan yang nantinya akan dicapai melalui Tugas Akhir ini adalah :

1. Merancang perangkat lunak yang dapat mengidentifikasi karakter seseorang dari berbagai jenis margins dan proses pelatihan serta pengujian dengan menggunakan Algoritma Support Vector Machine. 2. Memahami dan menerapkan Algoritma Support Vector Machine untuk

(10)

Bab I Pendahuluan

3

I.4 Pembatasan Masalah

Batasan-batasan masalah dalam Tugas Akhir ini adalah :

1. Margins dari tulisan tangan yang akan digunakan dari 52 orang, dengan data latih 42 orang dan data uji 10 orang.

2. Teknik pelatihan dan pengujian yang digunakan adalah algoritma Support Vector Machine.

3. Menggunakan toolbox SVM dalam matlab.

4. Karakter manusia yang akan diidentifikasi dalam Tugas Akhir ini diambil berdasarkan penelitian sifat manusia berdasarkan margins halaman kertas berdasarkan referensi dari buku Karohs Erika M. 5. Pola margins yang digunakan berdasarkan ukuran margins

(kiri/kanan), bentuk margins khusus.

6. Gambar hasil scan sebesar 2480x3503 pixel, dengan 300 dpi, berupa grayscale

7. Perangkat lunak yang digunakan dalam perancangan adalah MATLAB R2012a.

I.5 Sistematika Penulisan

Sistematika yang akan digunakan untuk menyusun laporan ini adalah sebagai berikut :

Bab 1. Pendahuluan

Merupakan bab yang menjelaskan mengenai latar belakang masalah, identifikasi masalah, batasan masalah, tujuan Tugas Akhir, dan sistematika penulisan dari Tugas Akhir ini.

Bab 2. Landasan Teori

Merupakan bab yang disusun untuk memberikan penjelasan mengenai Algoritma SVM.

(11)

Bab I Pendahuluan

4

Bab ini berisi penjelasan desain yang akan dilakukan untuk membuat perangkat lunak penganalisa karakter seseorang dari margins tulisan tangan dengan menggunakan Algoritma SVM.

Bab 4. Data pengamatan dan analisa data

Bab ini berisi hasil yang diperoleh dari penelitian dan analisa data yang diperoleh melalui Tugas Akhir ini.

Bab 5. Simpulan dan Saran

(12)

Bab V Kesimpulan dan Saran

49

BAB V

KESIMPULAN DAN SARAN

Berisi simpulan dan saran yang dapat diambil untuk melakukan pengembangan terhadap perangkat lunak dan sistem yang telah dibuat.

V.1 Kesimpulan

Identifikasi karakter seseorang berdasarkan margin kertas tulisan tangan menggunakan algoritma support vector machine ini telah berhasil diimplementasikan dan dapat berfungsi untuk mengidentifikasi pola margin tulisan tangan seseorang sesuai referensi yang ada. Dan dari 10 sampel data uji Pengenalan pola margin tulisan tangan dapat dilakukan dengan menggunakan nilai minimum untuk margin kiri yang mempunyai persentase lebih dari 90% dan nilai maksimum untuk margin kanan dengan persentase lebih dari 70%.

V.2 Saran

1. Pengenalan Karakter pada tulisan tangan dapat dilakukan tidak hanya melihat pola margin tulisan tangan saja, tetapi dari kemiringan tulisan, spasi antar kata, dan lain-lain. untuk menunjukkan karakter lainnya .

2. Pengenalan pola margin dapat dilakukan dengan 1 paragraf atau lebih. 3. Ekstraksi ciri dapat dilakukan dengan metoda lain yang ada, agar hasil lebih

akurat.

(13)

Daftar Pustaka

50 DAFTAR PUSTAKA

1. Prabowo W Pudjo, Rahmadya H Trias, 2013, Penerapan Data Mining Dengan Matlab, Rekayasa Sains, Bandung.

2. Papavassilioua Vassilis, Themos Stafylakisa, Vassilis Katsourosa, GeorgeCarayannisa, Handwritten document image segmentation into text lines and words , Pattern Recognition 43 (2010) 369 – 377112,2010.

3. Dan Ventura, SVM Example, 12 March 2009.

4. Karohs.Erika M, MARGINS AND THEIR MEANING, 2003, Bandung: Grafologi Indonesia.

5. Karohs.Erika M, The intermediate Course of Handwriting Analysis, Volume 2, 2014, Bandung: Grafologi Indonesia.

6. Anto Satriyo Nugroho, SUPPORT VECTOR MACHINE: PARADIGMA BARU DALAM SOFTCOMPUTING, Pusat Teknologi Informasi & Komunikasi Badan Pengkajian & Penerapan Teknologi (PTIK-BPPT) BPPT 2nd bld, Jakarta, 15 November 2008

7. http://elib.unikom.ac.id/files/disk1/126/jbptunikompp-gdl-s1-2007-alanbudiha-6252-bab-ii.pdf diakses Februari 2014.

8. http://informatika.stei.itb.ac.id/~rinaldi.munir/Buku/Pengolahan%20Citra%20 Digital/Bab-1_Pengantar%20Pengolahan%20Citra.pdf diakses Februari 2014.