Implementasi dan Perbandingan Pengenalan Pola Tanda Tangan Menggunakan Metode Kohonen dan Metode Adaptive Resonance Theory (ART)

BAB 1
PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang
Tanda tangan, dalam arti umum, adalah suatu susunan (huruf) tanda berupa tulisan dari
yang menandatangani, dengan mana orang yang membuat pernyataan atau keterangan
tersebut dapat diindividualisasikan (Budiono, 2007). Tanda tangan telah menjadi
pembuktian identitas masyarakat dalam kehidupan sehari – hari. Tanda tangan
digunakan dalam bidang perbankan, kesehatan, pendidikan dan bidang – bidang lainnya
yang membutuhkan pembuktian identitas. Tanda tangan yang digunakan akan dicek
keasliannya dengan membandingkan tanda tangan tersebut dengan tanda tangan yang
sah, yang dapat disebut dengan pengecekan secara manual. Pengecekan tanda tangan
memerlukan ketelitian dari petugas yang mengecek tanda tangan tersebut. Oleh karena
itu, diperlukan sebuah sistem yang dapat mengenali tanda tangan seseorang dan
membantu petugas tersebut dalam hal pengecekan tanda tangan.
Dengan berkembangnya teknologi saat ini, sebuah sistem dapat dibangun untuk
belajar mengenali sebuah bentuk atau pola. Jaringan saraf tiruan adalah sistem
pengolahan informasi yang memiliki karakteristik mirip dengan jaringan saraf biologis,
seperti proses informasi pada otak manusia. Jaringan saraf tiruan dapat dilatih untuk
mengenali pola atau klasifikasi data (Sutojo et al. 2011).
Adapun jaringan saraf tiruan tersebut memiliki dua jenis pelatihan yaitu supervisi dan

tanpa supervisi. Beberapa metode jaringan saraf tiruan yang termasuk dalam pelatihan
supervisi antara lain Adaline, Backpropagation, Perceptron dan lainnya. Dan untuk
pelatihan tanpa supervisi termasuk diantaranya Adaptive Resonance Theory (ART) dan
Kohonen.

Universitas Sumatera Utara

2

Dalam penelitian ini, penulis menggunakan dan membandingkan jaringan saraf
tiruan tanpa supervisi yaitu metode Kohonen dan Adaptive Resonance Theory (ART)
untuk mengenali pola tanda tangan. Dengan menggunakan metode tersebut, diharapkan
dapat dibangun sebuah sistem yang mampu mengenali pola tanda tangan dan ditemukan
metode yang tepat antara metode Kohonen dan Adaptive Resonance Theory (ART).

1.2 Rumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang di atas yang akan diselesaikan pada penelitian ini adalah
bagaimana mengenali pola tanda tangan menggunakan metode jaringan saraf tiruan.

1.3 Batasan Masalah

Adapun batasan masalah dalam penelitian ini adalah :
1. Input (masukan) sistem adalah citra digital dengan format JPEG, output (keluaran)
sistem adalah informasi mengenai nama pemilik tanda tangan dan waktu pengujian
tanda tangan.
2. Metode yang akan dibandingkan adalah metode Kohonen dengan metode ART1.
3. Parameter yang dibandingkan yaitu waktu pelatihan, waktu pengujian, dan
persentase tingkat pengenalan pola.
4. Bahasa pemrograman yang digunakan adalah Matlab 2014.

1.4 Tujuan Penelitian
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menemukan metode yang memiliki persentase
akurasi deteksi yang tepat dalam pengenalan pola tanda tangan antara metode Kohonen
dan metode Adaptive Resonance Theory (ART).

1.5 Manfaat Penelitian
Adapun manfaat yang dapat diperoleh dari penelitian ini adalah :
1. Diperoleh sebuah perangkat lunak yang dapat mengenali pola tanda tangan dengan
menggunakan metode Kohonen dan Adaptive Resonance Theory (ART).
2. Dapat diketahui metode yang tepat dalam mengenali pola tanda tangan antara metode
Kohonen dan metode Adaptive Resonance Theory (ART).


Universitas Sumatera Utara

3

1.6 Metode Penelitian
Tahapan yang dilakukan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut :
1. Studi Literatur
Penulis mengumpulkan bahan pustaka yang berhubungan dalam penelitian ini baik
dari jurnal, buku, skripsi, dan internet. Bahan pustaka tersebut akan menjadi acuan
dalam penyelesaian penelitian ini.
2. Pengumpulan Data
Pada tahap ini penulis mengumpulkan beberapa contoh tanda tangan secara manual.
Tanda tangan dikumpulkan dari 20 (dua puluh) mahasiswa S1 Ilmu Komputer USU.
Masing – masing mahasiswa didapatkan 5 (lima) contoh tanda tangan.
3. Analisis dan Perancangan Sistem
Dalam tahap ini sistem yang akan digunakan dianalisis kebutuhannya dan
dirancang dengan pembuatan flowchart, UML (Unified Modelling Language) dan
model antarmuka.
4. Implementasi Sistem

Sistem dibangun menggunakan Matlab 2014 dan data disimpan dalam Excel 2013.
5. Pengujian Sistem
Sistem yang telah dibangun diuji agar dapat diketahui kesalahan dan hasilnya. Pola
tanda tangan dilatih dan diuji lalu ditampilkan hasilnya.
6. Penyusunan Laporan Skripsi
Laporan skripsi disusun atas landasan teori, analisis sistem, perancangan sistem,
dan hasil yang didapatkan.

1.7 Sistematika Penulisan
Pembahasan pada penelitian ini diuraikan dalam 5 (lima) bab agar penulisan lebih
sistematis dan memudahkan pembaca dalam memahaminya.
Bab 1 : Pendahuluan
Pada bab ini diuraikan latar belakang, rumusan masalah, batasan masalah, tujuan
penelitian, manfaat penelitian, metode penelitian dan sistematika penulisan pada
penelitian ini.
Bab 2 : Landasan Teori

Universitas Sumatera Utara

4


Pada bab ini diuraikan teori mengenai jaringan saraf tiruan metode Kohonen dan
Adaptive Resonance Theory (ART), pengenalan pola, pengolahan citra, dan penelitian

– penelitian terdahulu.
Bab 3 : Analisis dan Perancangan Sistem
Pada bab ini diuraikan analisis sistem, pemodelan sistem, dan perancangan sistem.
Bab 4 : Implementasi dan Pengujian Sistem
Pada bab ini diuraikan hasil implementasi sistem dan perbandingan waktu dan
persentasi antara kedua metode yang digunakan pada penelitian ini.
Bab 5 : Kesimpulan dan Saran
Pada bab ini diuraikan kesimpulan dan saran yang diberikan oleh penulis dalam
penyelesaian penelitian ini.

Universitas Sumatera Utara