Author (Penulis)

M. ARIF PURWANTO
Universitas Nusantara PGRI Kediri

Author Identity (NPM)

11.1.03.02.0199

Abstract

ABSTRAK M. ARIF PURWANTO : Sistem Identifikasi Tingkat Kemiripan Tanda Tangan Mengunakan Metode Dct ( Discrete Cosine Transform ), Skripsi, Teknik Informatika, FT UNP Kediri 2016. Penelitian ini dilatar belakangi hasil penelitian dan pengamatan bahwa dalam kehidupan sekarang ini banyak aktifitas yang mengharuskan seseorang untuk menggunakan tanda tangan atau signature sebagai identitas diri. Penggunaan tanda tangan bersifat critical sehingga sangat mungkin terjadi suatu tindakan kriminal seperti pemalsuan tanda tangan untuk kepentingan pribadi. Mengingat identifikasi dan verifikasi tanda tangan menjadi sesuatu yang sensitif dan sangat sangat penting maka diperluhkan adanya peningkatan dlam keamanan bagi individu atau penandatanganan. Sebagai sumber pengaksesan, maka mulai banyak dilakukan penelitian untuk mengenali pola tanda tangan seseorang sebagai identitas diri sesuai keasliannya. Pada penelitian ini akan dibangun sistem identifikasi kemiripan tanda tangan dilihat melalui pola tanda tangan dengan menggunakan metode DCT ( Discrete Cosine Transform ). Berdasarkan latar belakang tersebut, peneliti mengajukan rumusan masalah sebagai berikut : bagaimana mengetahui tingkat kemiripan tanda tangan dengan menggunakan metode DCT ( Discrete Cosine Transform ). Penelitian ini menggunakan teknik penelitian Rekayasa Teknologi Informasi. Menggunakan pendekatan kuantitatif dengan subjek penelitian tanda tangan pegawai Dinas Kesehatan Kabupaten Kediri Tahun 2015/2016. Teknik pengumpulan data berupa data tanda tangan. Simpulan hasil penelitian ini adalah (1) Sistem Identifikasi Tanda Tangan Menggunakan Metode DCT telah berhasil dibuat dan sudah di uji cobakan. Aplikasi dapat berjalan sesuai dengan perancangan sistem yang telah dibuat. (2) Hasil identifikasi, aplikasi tidak dapat mengenali semua tanda tangan yang diujikan. (3) Hasil keseluruhan Sistem Identifikasi Tanda Tangan cukup beragam, aplikasi tidak dapat mengenali dengan tepat tanda tangan yang cara croppingnya tidak sama dengan data acuan. (4) Meskipun secara langsung menurut subyektif mata manusia tanda tangan tersebut sudah dikenali sebagai tanda tangan yang sama dengan data acuan,dalam hal kemiripan bentuk masih dianggap kurang/tidak sempurna (tidak mirip) oleh metode/ algoritma yang ditentukan dalam penelitian. Hal ini disebabkan karena secara subyektif. (5) Dengan metode Discrete Cosine Transform, aplikasi dapat menampilkan nilai matrik citra. Dari nilai tersebut dapat dilakukan pengenalan dengan menggunakan algoritma Euclidean Distance . (6) Dari tiga skenario uji data yang dilakukan disimpulkan rata-rata tingkat akurasi dari Sistem Identifikasi Tanda Tangan Menggunakan Metode DCT rata-rata sebesar 70,6%. (7) Tingkat akurasi dipengaruhi oleh cara cropping. Kata kunci : Dct ( Discrete Cosine Transform ), Kemiripan Tanda Tangan. KATA KUNCI : Dct ( Discrete Cosine Transform ), Kemiripan Tanda Tangan.

Keyword

a

Reference

PUBLISHED

2017-08-18

JOURNAL

Simki-Techsain

ISSN

2599-3011

ISSUE

Vol. 01 No. 12 Tahun 2017

Download PDF

Download PDF Kembali Home