Perpustakaan judul masih dalam tahap pengembangan, admin siap menampung kritik dan saran
Pengenalan Pola Tanda Tangan Menggunakan Learning Vector Quatization Dalam IDNentifikasi Kepribadian
Thoyib Hidayat NIM. (2015) | Skripsi | Teknik Informatika
Bagikan
Ringkasan
Tanda tangan dapat mengungkapkan emosi dan kepribadian seseorang. Dalam ilmu grafologi, tanda tangan dianalisis dengan elemen grafis struktural dalam rangka memperoleh informasi tentang kepribadian seseorang. Dari hasil analisis grafologi seorang grafolog dapat mengetahui kepribadian seseorang berdasarkan pola- pola yang ada pada tanda tangannya. Melihat cara kerja seorang grafolog yang membaca pola dari tanda tangan seseorang untuk mengetahu kepribadian seseorang yang dianalisis yang sama dengan fungsi pengenalan pola pada algoritma LVQ. Oleh karena itu dalam tugas akhir ini akan mengimplementasikan algoritma LVQ untuk pengenalan pola tanda tangan dalam identifikasi kepribadian. Pada algoritma LVQ pola tanda tangan yang akan dipelajari yaitu fitur lengkung dan coretan akhir. Untuk fitur lengkung dibagi menjadi tiga yaitu lengkung mundur, lengkung tajam dan lengkung lembut. Sementara itu untuk fitur coretan akhir dibagi menjadi dua yaitu coretan akhir menaik dan coretan akhir menurun. Dari fitur yang disebutkan maka bobot pada algoritma LVQ dibagi menjadi lima data bobot yang akan dilakukan perubahan selama proses pembelajaran. Berdasarkan hasil pembelajaran dan pengujian dengan metode confusion matrix yang telah dilakukan terhadap 32 data uji, algoritma LVQ dapat digunakan dalam mengenali pola tanda tangan dalam identifikasi kepribadian dengan nilai akurasi sebesar 50% untuk fitur lengkung dan 59,375% fitur coretan akhir.
Ringkasan Alternatif
The signature can express emotion and personality. In science of graphology, signatures were analyzed with structural graphic elements in order to obtain information about a personÃâs personality. From analysis of a grafolog can know a personÃâs personality based on the patterns that exist in the signature. Seeing how a grafolog who reads the pattern of a personÃâs signature determines the personality of someone who analyzed the same function on the pattern recognition algorithms LVQ. Therefore, in this final project will implement LVQ algorithms for pattern recognition signature in the identification of personality. In the LVQ algorithm, a signature pattern that will be studied is curved features and streaks end. For curved features are divided into three backward curved, sharply curved and gently curved. Meanwhile, for streaks end feature is divided into two, namely streaks end ascending and streaks end decreased. From the features mentioned, then the weight on LVQ algorithm is divided into five weight of data will be changed during the learning process. Based on the results of learning and testing with confusion matrix method that has been carried out on 32 test data, LVQ algorithm can be used to identify patterns of a signatures in the identification of personality with an accuracy of 50% for feature curved and 59.375% for features streaks end.