2
mengatur parameter-parameter bebasnya melalui proses pembelajaran. Untuk mengenali tanda tangan, semua pola tanda tangan akan melalui fase training
pelatihan pembelajaran. Pada fase ini, semua pola tanda tangan akan dipelajari oleh metode Perceptron. Setelah itu, pola tanda tangan yang telah dipelajari akan
dapat dikenali melalui fase recognition pengenalan. Sedangkan metode Backpropagation merupakan
salah satu algoritma pembelajaran yang
menyesuaikan bobot-bobot jaringan syaraf tiruan dengan arah mundur berdasarkan nilai error di dalam proses pembelajaran. Sama seperti metode
Perceptron, metode Backpropagation juga mempunyai fase pelatihan untuk mempelajari pola tanda tangan dan fase pengenalan untuk mengenali identitas
pemilik tanda tangan. Perbedaan kedua metode terletak pada rumus dan konsep perhitungan JST untuk setiap proses pelatihan dan pengenalan.
Penulis tertarik untuk mempelajari cara kerja metode Perceptron dan Backpropagation dalam melakukan pengenalan terhadap karakteristik tanda
tangan. Oleh karena itu, penulis ingin merancang aplikasi pengenalan tanda tangan yang menerapkan kedua metode ini dan melakukan analisis perbandingan
terhadap kinerja kedua metode, dengan mengambil tugas akhir yang berjudul
”Analisis Perbandingan Pengenalan Tanda Tangan dengan Menggunakan Metode
Perceptron dan Backpropagation”.
1.2 Perumusan Masalah
Pencocokan karakteristik tanda tangan dengan pemiliknya dapat dilakukan dengan cepat dengan menggunakan jaringan syaraf tiruan. Untuk melakukan
3
pengenalan ini, maka dibutuhkan sebuah aplikasi yang menerapkan metode JST untuk melatih dan mengenali pola tanda tangan. Yang menjadi permasalahan
adalah: 1. bagaimana menerapkan salah satu teknik pengolahan citra, yaitu proses
thresholding pengambangan, untuk mengubah gambar scan tanda tangan menjadi gambar hitam putih,
2. bagaimana melakukan proses ekstraksi ciri terhadap gambar hitam putih, 3. bagaimana melakukan pembelajaran pola tanda tangan melalui fase pelatihan
training dengan menggunakan metode Perceptron dan Backpropagation, 4. bagaimana melakukan pengenalan terhadap pola tanda tangan dengan
menggunakan metode Perceptron dan Backpropagation, dan 5. bagaimana mencatat waktu eksekusi dan keakuratan dari masing-masing
metode, sehingga dapat dibandingkan hasilnya.
1.3 Tujuan dan Manfaat
Adapun tujuan penyusunan tugas akhir ini adalah: 1. Menghasilkan aplikasi yang dapat melakukan proses pelatihan dan pengenalan
terhadap pola tanda tangan secara digital dengan menggunakan komputer, melalui metode Perceptron dan Backpropagation,
2. Memahami dan mengetahui cara kerja dari metode Perceptron dan Backpropagation dalam melakukan proses pelatihan dan pengenalan terhadap
tanda tangan.
4
3. Mengetahui perbedaan kecepatan dan keakuratan dari metode Perceptron dan Backpropagation.
Sedangkan, manfaat penyusunan tugas akhir ini adalah aplikasi yang dihasilkan dapat digunakan untuk melakukan pengenalan terhadap tanda tangan.
Selain itu, pembaca juga dapat mengetahui analisis perbandingan kinerja dan keakuratan antara kedua metode tersebut.
1.4 Pembatasan Masalah
Pembatasan masalah dalam merancang perangkat lunak ini antara lain : 1. Input dari aplikasi adalah:
a. Gambar tanda tangan dalam format bmp, jpg, gif, atau b. Tanda tangan yang digambar dengan menggunakan mouse pada area
kosong yang disediakan oleh aplikasi. 2. Bila input merupakan gambar tanda tangan, maka aplikasi akan melakukan
proses pengambangan thresholding untuk membuang latar yang tidak dibutuhkan. Hasil proses thresholding adalah gambar hitam putih biner.
3. Output dari aplikasi adalah identitas pemilik tanda tangan, belum sampai pada tahap menunjukan prosentase keaslian pemilik tanda tangan dan adanya tindak
pemalsuan pada tanda tangan. 4. Proses yang dilakukan aplikasi adalah proses pelatihan training dan proses
pengenalan recognition. 5. User dapat memilih untuk menggunakan metode Perceptron atau
Backpropagation di dalam fase pelatihan atau pengenalan.
5
6. Aplikasi dibangun dengan menggunakan bahasa pemograman Microsoft Visual Basic 6.0, sedangkan untuk menyimpan bobot hasil pelatihan, aplikasi
menggunakan Microsoft Access 2007.
1.5 Metodologi Penelitian
