1 1.1. Latar Belakang masalah
Tanda tangan merupakan salah satu bukti pengesahan dari seseorang sehingga tanda tangan ini mempunyai arti yang sangat penting. Seringnya terjadi kasus pemalsuan tanda tangan, antara lain disebabkan oleh sistem verifikasi yang kurang baik. Verifikasi tanda tangan kebanyakan dilakukan dengan cara manual, yaitu dengan membandingkan secara langsung dengan menggunakan mata manusia yang mempunyai banyak kelemahan (Annisa Hayatunnufus,2014).
Sehingga ketelitiandan ketepatan hasil yang diinginkan seringkali kurang memuaskan. Karena tanda tangan merupakan mekanisme primer untuk authentication dan authorizationdalam transaksi legal, kebutuhan akan penelitian pada pengembangan aplikasi pengenal dan verifikasi tanda tangan yang efisien meningkat pada tahun-tahunterakhir ini.
Pengenalan dan verifikasi tanda tangan meliputi dua bagian yang berbeda tetapi berkaitan erat satu sama lain. Yang pertama adalah identifikasi dari pemilik tanda tangan, sedangkan yang kedua adalah keputusan apakah tanda tangan tersebut asli atau dipalsukan (Difla Yustisia Qur’ani,2010). Selain itu, bergantung pada kebutuhannya, pengenalan tanda tangan dibagi menjadi dua kelas yang berbeda yaitu pengenalan dan verifikasi tanda tangan online dan offline. Pada pengenalan online,dibutuhkan beberapa alat bantu khusus yang digunakan untuk mengukur kecepatan dan tekanan tangan ketika membuat tanda tangan. Di lain pihak, hampir semua sistem pengenalan tanda tangan offline bergantung pada
teknik pengolahan citra. Metode verifikasi tanda tangan dari berbagai penelitian yangberkembang saat ini tidak banyak yang menggunakan metode yang berbasis sinyal pada tahap ekstraksi ciri. Edge detection operator prewitt bisa dijadikan penelitian untuk mengenali ciri karakteristik dari tanda tangan secara offline.
Deteksi tepi berfungsi untuk mengidentifikasikan garis batas dari suatu objek terhadap latar belakang yang saling tumpang tindih. Sehingga apabila garis tepi pada citra dapatdiidentifiksikan dengan akurat, semua objek dapat ditemukan dan sifat dasarseperti area, bentuk, dan ukuran objek dapat diukur.
Dalam proses verifikasi tanda tangan, proses klasifikasi sama pentingnya dengan proses ekstraksi fitur. Setelah fitur-fitur penting data atau sinyal yang dihasilkan pada proses ekstraksi fitur, fitur-fitur tersebut nantinya akan digunakan untuk proses klasifikasi. Metode klasifikasi yang digunakan adalah pengklasifikasi LVQ(Learning Vector Quantization) adalah suatu metode klasifikasi pola yang masing-masing unit keluaran mewakili kategori atau kelas tertentu (Hasanuddin Sirait,2007). Suatu lapisan kompetitif akan secara otomatis belajar untuk mengklasifikasikan vektor-vektor input. Kelas-kelas yang didapatkan sebagai hasil dari lapisan kompetitif ini hanya tergantung pada jarak antara vektor-vektor input. Jika 2 vektor input mendekati sama, maka lapisan kompetitif akanmeletakan kedua vektor input tersebut ke dalam kelas yang sama, dengan membobotkan lagi hasil nilai kedalam vektor Eigen dan Theta.
Nilai Eigen dan theta adalah nilai karakteristik dari suatu matriks berukuran n x n, sementara vektor Eigen dan theta adalah vektor kolom bukan nol yang bila dikalikan dengan suatu matriks berukuran n x n akan menghasilkan vektor lain yang memiliki nilai kelipatan dari vektor Eigen dan theta itu sendiri.
Pada penelitian ini, akan membuat sebuah aplikasi verifikasi tanda tangan untuk menguji keaslian dari sebuah tanda tangan. Dengan menggabungkan Edge Detection operator prewitt sebagai ekstraksi fitur dan metode LVQ (Learning Vector Quantization) dengan penghitung vektor sebagai pengklasifikasinya. Hal ini dituangkan pada laporan skripsi yang berjudul “Verifikasi Citra Tanda Tangan Menggunakan Metode Prewitt Dan Learning Vector Quantization Dengan Penghitung Vektor”.
1.2. Perumusan Masalah
Perumusan masalah yang diambil pada penelitian kali ini adalah : Bagaimana membuat sebuah aplikasi pengenalan dan pencocokan untuk mengetahui mana yang asli dan palsu pada sebuah tanda tangan secara sensitif, sehingga dapat meminimalisir kasus pemalsuan tanda tangan. Contohnya, pada kehidupan sehari hari yang ada di persidangan tentang kasus pemalsuan surat tanah atau surat berharga lainnya yang ada tanda tangan. Sistem ini di perlukan untuk melihat keasliannya yang ada di kasus persidangan tersebut.
1.3. Maksud dan Tujuan
Berdasarkan latar belakang masalah diatas , maka maksud dari penulisan skripsi ini yaitu :
1. Penerapan ekstraksi ciri Edge detection operator prewitt dan klasifikasi Learning Vector Quantization(LVQ) dengan penghitung Vector untuk sistem verifikasi tanda tangan.
2. Merancang aplikasi verifikasi tanda tangan menggunakan metode ekstraksi ciri dari Edge Detection operator Prewitt dan klasifikasi Learning Vector Quantization(LVQ) dengan Penghitung Vector .
3. Merancang sistem untuk mempermudah mendeteksi tanda tangan asli atau palsu.
Tujuan penyusunan skripsi ini adalah untuk memenuhi salah satu syarat kelulusan pada Strata Satu (S1) Program Studi Teknik Informatika, di Universitas Bina Sarana Informatika Bandung.
1.4. Metode Penelitian
1.4.1. Metode Pengembangan Sistem
Metode yang digunakan pada pengembangan perangkat lunak ini menggunakan model Waterfall (Sommerville, 2007:66) yang terbagi menjadi 5 (lima) tahap, namun penulis membatasi menjadi 4 (empat) tahapan, diantaranya : A. Analisa Kebutuhan
Pada tahap ini, peneliti menganalisa berbagai kebutuhan dalam membuat aplikasi ini, dengan mengumpulkan data-data yang diperlukan dan juga dengan mencari berbagai sumber dari buku, internet, dan beberapa jurnal.
B. Perancangan (Design)
Pada tahap ini, penulis menggunakan satu pemodelan, yaitu dengan menggunakan Unified Modeling Languange (UML) untuk menggambarkan dengan jelas apikasi yang akan digunakan.
C. Code Generation
Hasil perancangan sistem diterjemahkan kedalam kode-kode program dengan menggunakan bahasa pemrograman Matlab.
D. Pengujian (Testing)
Pada tahap ini penulis melakukan pengujian dengan menggunakan White Box dan Black Box Testing serta melakukan pengujian langsung untuk mengetahui apakah aplikasi yang dikembangkan ini sudah memenuhi kebutuhan pengguna atau belum.
E. Implementasi
Pada tahap ini adalah proses implementasi program dari hasil rancangan desain yang baru yang diusulkan oleh penulis dimulai dari coding, testing, instalasi sampai dengan perawatan ( maintenance ) software.
1.4.2. Teknik Pengumpulan Data
A. Pengamatan (Observasi)
Observasi adalah suatu proses yang komplek yang disengaja dan dilakukan secara sistematis terencana, terarah, pada suatu tujuan dengan mengamati dan mencakup fenomena satu atau sekelompok orang dalam konteks kehidupan sehari-hari untuk mendapatkan informasi yang dibutuhkan untuk melanjutkan penelitian.
B. Wawancara
Wawancara adalah salah satu cara teknik pengumpulan data yang dilakukan melalui komunikasi langsung dengan individu yang diwawancara atau nara sumber.
C. Studi Kepustakaan
Studi pustaka adalah segala usaha yang dilakukan oleh peneliti untuk menghimpun informasi yang relevan dengan topik atau masalah yang aklan atau sedang diteliti. Pada tahapan ini penulis mencari dan memepelajari dari berbagai sumber, seperti buku-buku, jurnal dan internet untuk menunjang keperluan penulis dalam penyusunan skripsi.
1.5. Ruang Lingkup
Dalam penulisan skripsi ini, penulis membatasi ruang lingkup pembahasan mengenai verifikasi tanda tangan dengan edge detection operator prewitt dan metode learning vektor quantization dengan penghitung Vector. Adapun ruang lingkup dari pembuatan sistem penunjang keputusan ini adalah sebagai berikut : 1. Ekstraksi dari Edge detection operator prewitt dan klasifikasi Learning Vector Quantization(LVQ) dengan penghitung Vector untuk sistem verifikasi tanda tangan.
2. Merancang sistem dengan menggunakan metode Edge detection operator prewitt dan klasifikasi Learning Vector Quantization(LVQ) dengan penghitung Vector untuk mempermudah pengenalan dan mendeteksi tanda tangan asli atau palsu
3. Perancangan yang dibuat menggunakan bahasa pemrograman Matlab.
