Penggunaan Principal Component Analysis dan Euclidean Distance untuk Identifikasi Citra Tanda Tangan
Article Sidebar
Read Counter : 1464
Download : 759
Main Article Content
Abstract
Teknologi computer vision untuk identifikasi identitas spesifik seseorang telah banyak berkembang, baik identifikasi melalui sidik jari, retina, suara, bahkan tanda tangan. Tanda tangan merupakan identitas autentifikasi yang umum digunakan. Dengan perkembangan teknologi digital, diperlukan metode autentifikasi tanda tangan untuk memastikan keamanan, keaslian, dan kesesuaian tanda tangan. Penelitian ini bertujuan menggunakan metode Principal Component Analysis (PCA) dan Euclidean Distance untuk mengidentifikasi tanda tangan dengan perlakuan yang berbeda. Pengujian menunjukkan tingkat akurasi terbaik pada nilai threshold sebesar 50 – 219 dengan nilai akurasi 95%. Penggunaan dimensi berbeda antara citra training dan citra testing menghasilkan akurasi 60%. Pengujian dengan tinta warna berbeda menunjukan tingkat akurasi mencapai 100%. Dengan demikian, metode PCA dan Euclidean Distance dapat digunakan untuk mengidentifikasi tanda tangan.
Kata kunci: Principal Component Analysis, Euclidean Distance, citra tanda tangan, threshold, dimensi.
Article Details
Authors who publish with this journal agree to the following terms:
- Author (s) hold copyrights and retain copyrights of articles if the article is accepted for publishing.
- The author grants the journal, right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgment of the work’s authorship and initial publication in this journal.
- Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal’s published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgment of its initial publication in this journal.
- Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work.
- The article and any associated published material are distributed under the Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License. Public allowed to Share (copy and redistribute the material in any medium or format) and Adapt (remix, transform, and build upon the material) this journal article content.
References
Achmad, Balza. Teknik Pengolahan Citra Digital Menggunakan Delphi. Yogyakarta: Pe¬ner¬bit Andi, 2005.
Adiyat, Iqbal. “Aplikasi Pengolahan Citra Digital Berbasis Flash pada Perangkat Mobile”. Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi Vol 1, No 1 (2013). Diakses 7 Februari 2014.
Ahmad, Usman. Pengolahan Citra Digital dan Teknik Pemrogramannya. Yogyakarta: Graha Ilmu. 2005.
Anand, P.M. Rubesh., Bajpai, Gaurav., Vidhya-charan, Bhaskar. 3D Signature for efficient Authentication in Multimodal Biometric Security System. IACSSIT International Journal of Engineering and Technology Vol 2 No 2 (2010): 177-184.
Ardiansyah, Riza Firdaus. Pengenalan Pola Tanda Tangan dengan Menggunakan Metode Principal Component Analysis (PCA). Skripsi tidak diterbitkan. Sema-rang: Universitas Dian Nuswantoro. 2013. Diakses 5 Januari 2014.
Efendy, Bobby. Autentifikasi Telapak Tangan pada Citra Digital Menggunakan Metode Support Vector Machine (SVM). Skripsi tidak diterbitkan. Madura: Skripsi Univer¬sitas Trunojoyo. 2009.
Falasev, Reza Syauqi., Hidayatno, Achmad., Isnanto, R. Rizal. Pengenalan Sidik Jari Manusia dengan Matrik Kookurensi Aras Keabuan (Gray Level Co-Ocurrecy Matrix). Makalah Tugas Akhir tidak diter¬bitkan. Semarang: Universitas Dipo-ne¬goro. 2011. Diakses pada 23 Mei 2013.
Gonzalez, Rafael C., Wood, Richard E. Digital Image Processing. New Jersey: Prentice-Hall,inc. 2002.
Mughni, Ilham., Somantri, Maman., Isnanto, Rizal. Sistem Identifikasi Berdasarkan Ciri Garis- Garis Utama Telapak Tangan Meng¬gunakan Metode Overlapping Block. Makalah Tugas Akhir tidak diterbit¬kan. Semarang:Universitas Diponegoro. 2012. Diakses 3 Januari 2014.
Mulyawan, Hendy., Samsono, M Zen Hadi., Setiawardhana. Identifikasi dan Tracking Objek Berbasis Image Processing secara Real Time. Makalah Tugas Akhir tidak diterbitkan. Surabaya: Institut Teknologi Sepuluh Nopember. 2011. Diakses 12 November 2013.
Murty, M. Sreerama., Veeraiah, D., Rao, A. Srinivas. "Digital Signature and Water-mark Methods For Image Authentication using Cryptography Analysis”. Signal & Image Processing: An International Journal (SIPIJ) Vol 2 No 2 June (2011): 170-179.
Pratama, Haryo Kusuma. Analisis Perban¬ding-an Pengenalan Tanda Tangan Meng¬gu-na¬kan Metode Perceptron dan Backpr¬o-pagation. Skripsi tidak diterbitkan. Jakarta: Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah. 2011. Diakses 8 November 2013.
Purnomo, Mauridhi Hery., Muntasa, Arif. Konsep Pengolahan Citra Digital dan Ekstraksi Fitur. Yogyakarta: Graha Ilmu. 2010.
Putra, Darma. Sistem Biometrika Konsep Dasar, Teknik Analisis Citra, dan Tahapan membangun Aplikasi Sistem Biometrika. Yogyakarta: ANDI. 2009.
Sigari, M. H., Pourshahabi, M. R., Pourreza H. R. 5 Offline Handwritten signature Iden-tification and verification using multi- resolution Gabor Wavelet. International Journal of Biometrics and Bioinformatics (IJBB) Vol 5 No 4 (2011): 234-248.
Smith, Lindsay I. A Tutorial on Principal Component Analysis. Chicago. 2002. Diakses 19 Juni 2013. http: //www.cs.otago.ac.nz /cosc453 /student_tutorials/ principal_components.pdf
Suwignyo, Hadi. Keabsahan Cap Jempol sebagai Pengganti Tanda Tangan dalam Pembuatan Akta Otentik. Journal Notarus Vol 1 No 1 (2009). Diakses 15 November 2013.
Tarigan, Josua. Biometric Security: Alternatif Pengendalian dalam Sistem Informasi Akuntansi Terkomputerisasi. Jurnal Akuntansi dan Keuangan Vol 6 No 2 (2004). diakses pada 23 Desember 2013.
Turk, Matthew A., Pentland, Alex P. Face Recognition Using Eigenfaces. Proceedings of IEEE Computer Vision and Pattern Recognition (1991): 586-591. Diakses 8 November 2013.