Penentuan Keaslian Tanda Tangan Menggunakan Shape Feature Extraction Techniques Dengan Metode Klasifikasi K Nearest Neighbor Dan Mean Average Precision

Abstrak

Laju perkembangan teknologi memperkenalkan penentuan keaslian tanda tangan secara otomatis yang merupakan tugas penting dalam berbagai kegiatan yan g memerlukan bukti yang sah. Proses penentuan keaslian tanda tangan dimulai dari preprocessing, yang terdiri dari transformasi keabuan, median filter, transformasi biner, cropping, dan deteksi tepi sobel. Setelah dilakukan proses preprocessing dilanjutkan dengan proses penentuan ekstraksi ciri bentuk dengan metode Shape Feature Extraction Techniques yang terdiri dari area, perimeter, centroid, rectangularity, eccentricity, roundness. Kemudian dilakukan klasifikasi berdasarkan data latih yang diperoleh dari perhitungan Shape Feature Extraction Techniques. Setelah dilakukan klasifikasi dengan K Nearest Neighbor kemudian dilakukan proses perhitungan Mean Average Precision untuk menetukan keaslian tanda tangan dan perhitungan persentase dari Mean Average Precision. Pada hasil pengujian akurasi sistem diperoleh akurasi 61% dengan pengambilan data random sebesar 25 data. Kemudian diperoleh akurasi sebesar 61% pada pegambila 15 data dan 58% pada pengambilan 5 data. Akurasi tertinggi diperoleh pada pengambilan data terbesar yaitu dengan akurasi sebesar 61%.