Skripsi

Perbandingan Algoritme Klasifikasi Untuk Verifikasi Keaslian Tanda Tangan Dosen STMIK AMIKOM Purwokerto

---

bibliografi: hal. 83

RINGKASAN

Verifikasi tanda tangan adalah proses pemeriksaan keabsahan tanda tangan dengan cara memasukkan data tanda tangan asli kedalam sebuah media input untuk mendapatkan data berupa image digital (citra). Teknik yang sering digunakan pada verifikasi tanda tangan adalah pengolahan citra digital yang merupakan salah satu teknologi penyelesaian masalah dengan pemrosesan yang dilakukan terhadap suatu citra. STMIK Amikom Purwokerto merupakan perguruan tinggi yang mewajibkan mahasiswa memperoleh sejumlah tanda tangan dosen penguji Tugas Praktek (KP) untuk syarat administrasi mengajukan ujian Tugas Praktek dan jika belum memenuhi persyaratan tersebut maka tidak dapat mengajukan ujian. Hal tersebut menjadi peluang munculnya masalah pemalsuan tanda tangan dosen karena mahasiswa memilih melakukan pemalsuan tanda tangan dosen daripada harus mengikuti peraturan atau persyaratan yang telah ditetapkan. Berdasarkan permasalahan tersebut maka pada penelitian ini dilakukan perbandingan algoritme Naive Bayes dan Multilayer Perceptron untuk memverifikasi keaslian tanda tangan dosen. Tujuan penelitian ini adalah melakukan klasifikasi data mining menggunakan algoritme Naive Bayes dan Multilayer Perceptron untuk mengetahui tingkat akurasi yang lebih tinggi dalam memverifikasi keaslian tanda tangan dosen. Tahapannya dimulai dari pengumpulan data, akuisisi citra, pra-pengolahan, segmentasi citra, ekstraksi fitur, dan klasifikasi data menggunakan aplikasi weka. Dari hasil pengujian yang dilakukan diperoleh kesimpulan bahwa algoritme Multilayer Perceptron memiliki akurasi lebih tinggi yaitu 74,89% dibandingkan dengan algoritme Naive Bayes yaitu 67,71%.


Kata Kunci : Verifikasi Tanda Tangan, Data mining, Klasifikasi, Algoritme Naive Bayes, Algoritme Multilayer Perceptron.

ABSTRACT


Signature verification is the process of checking the validity of the signature by entering the original signature data into an input media to obtain data in the form of a digital image (image) of the processed signature. One technique that is often used in data identification and verification is digital image processing. Digital image processing is one of the technologies for solving problems with processing carried out on an image. In this study a comparison of the Naive Bayes algorithm and the Multilayer Perceptron was carried out to verify the authenticity of the lecturer signature. The purpose of this study was to do data mining classifications using Naive Bayes and Multilayer Perceptron algorithms to determine a higher level of accuracy in verifying the authenticity of the lecturer signature. The steps start from data collection, image acquisition, pre-processing, image segmentation, feature extraction, and data classification using the Weka application. From the results of the tests, the conclusion is that the Perceptron Multilayer algorithm has a higher accuracy of 74.89% compared to the Naive Bayes algorithm which is 67.71 %.

Keywords: Signature Verification, Data mining, Classification, Naive Bayes Algorithm, Multilayer Perceptron Algorithm.

---

Ketersediaan

TI1861

TI 1861 OKT p

UPT. PERPUSTAKAAN PUSAT (Rak 1)

Tersedia - No Loan

Informasi Detail

Judul Seri

-

No. Panggil

TI 1861 OKT p

Penerbit

Purwokerto : Universitas Amikom Purwokerto., 2018

Deskripsi Fisik

xviii, 82 hlm.: ilus.; 28 cm

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

14.11.0018

Klasifikasi

NONE

Tipe Isi

-

Tipe Media

-

Tipe Pembawa

-

Edisi

Oktober 2018

Subjek

-

Info Detail Spesifik

-

Pernyataan Tanggungjawab

Irna Oktaviasari

Versi lain/terkait

Lampiran Berkas

Komentar

---

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar