PENGENALAN SIGNATURE (TANDA TANGAN) MENGGUNAKAN EXTRIME LEARNING MACHINE (ELM)

  • Dodi Setiabudi
  • Dailami Firdaus Universitas Jember
  • Catur Suko Sarwono Universitas Jember
DOI: https://doi.org/10.19184/jaei.v6i3.20121

Abstract

Tanda tangan merupakan bentuk yang paling banyak digunakan untuk identifikasi seseorang. Keberadaan tanda tangan dalam_sebuah dokumen menyatakan bahwa pihak yang menandatangani, mengetahui, dan menyetujui seluruh isi dari suatu dokumen. Salah satu teknik yaitu analisis_psikofisiologis masih_membutuhkan tulisan tangan dari individu-yang-diindikasi­_sebagai pemilik_tanda tangan, dan-individu yang-dianggap pelaku pemalsuan tanda_tangan. Metode analisa tulisan-tangan itu digunakan sebagai pembanding. Hasil analisa metode ini_lemah jika tidak_dilakukan oleh grafolog _atau psikolog. Hal lain yaitu_analisis_tanda-tangan_secara mekanis biasanya menggunakan peralatan khusus. Analisanya lebih mengerucut pada hal yang berkaitan-dengan-pemalsuan mekanis. Maka proses pembacaan tanda tangan yang dapat meringankan kinerja manusia menggunakan metode Image Processing dan Neural network merupakan sebuah sistem yang dapat membaca pola tanda tangan seseorang mengunakan pengolahan citra digital dan Extreme Learning Machine (ELM) dan merupakan salah satu solusi yang dapat digunakan untuk megurangi angka kasus pemalsuan tanda tangan (signature).

Published
2020-12-31
How to Cite
SETIABUDI, Dodi; FIRDAUS, Dailami; SARWONO, Catur Suko. PENGENALAN SIGNATURE (TANDA TANGAN) MENGGUNAKAN EXTRIME LEARNING MACHINE (ELM). Jurnal Arus Elektro Indonesia, [S.l.], v. 6, n. 3, p. 78-81, dec. 2020. ISSN 2443-2318. Available at: <https://jurnal.unej.ac.id/index.php/E-JAEI/article/view/20121>. Date accessed: 05 nov. 2024. doi: https://doi.org/10.19184/jaei.v6i3.20121.
Citation Formats
Issue
Vol 6 No 3 (2020)
Section
Articles

Sebagai penulis yang sesuai naskah dan atau atas nama semua penulis, saya menjamin bahwa :

  1. Naskah yang diajukan adalah karya asli saya/kami sendiri.
  2. Naskah belum dipublikasikan dan tidak sedang diajukan atau dipertimbangkan untuk diterbitkan di tempat lain.
  3. Teks, ilustrasi, dan bahan lain yang termasuk dalam naskah tidak melanggar hak cipta yang ada atau hak-hak lainnya dari siapa pun.
  4. Sebagai penulis yang sesuai, saya juga menjamin bahwa "JAEI Editor Journal" tidak akan bertanggung jawab terhadap semua klaim hak cipta dari pihak ketiga atau tuntutan hukum yang dapat diajukan di masa depan, dan bahwa saya akan menjadi satu-satunya orang yang akan bertanggung jawab dalam kasus tersebut.
  5. Saya juga menjamin bahwa artikel tersebut tidak mengandung pernyataan memfitnah atau melanggar hukum.
  6. Saya/kami tidak menggunakan metode yang melanggar hukum atau materi selama penelitian.
  7. Saya/kami memperoleh semua izin hukum yang berkaitan dengan penelitian,
  8. Saya/kami berpegang pada prinsip-prinsip etika selama penelitian.
  9. Saya/kami bersedia apabila artikel kami dipublikasikan oleh tim redaksi JAEI