Implementasi Algoritma PCA pada Pengenalan Pola Tanda Tangan dengan Menggunakan Bahasa Pemrograman Phyton

Abstract

ABSTRAK Tanda tangan adalah hasil dari proses menulis seseorang yang bersifat khusus sebagai substansi simbolik. Tanda tangan merupakan bentuk yang paling banyak digunakan untuk identifikasi seseorang. Fungsi tanda tangan sendiri adalah untuk pembuktikan. Dalam kehidupan sehari-hari, tanda tangan digunakan sebagai identifikasi dari pemilik tanda tangan. Keberadaan tanda tangan dalam sebuah dokumen menyatakan bahwa pihak yang menandatangani, mengetahui, dan menyetujui seluruh isi dari suatu dokumen. Dengan Metode Principal Component Analysis (PCA) atau dikenal juga dengan nama Karhunen-Loeve transformation (KLT), yang telah dikenal sejak 30 tahun dalam dunia pengenalan pola. PCA memberikan tranformasi orthogonal yang disebut dengan “eigenimage” yang mana sebuah image direpresentasikan kedalam bentuk proyeksi linier searah dengan eigenimage. Secara praktis eigenimage ini dibangun dari sekumpulan image training yang diambil dari berbagai obyek/kelas dan dibantu dengan metode Euclidean distance yang menyatakan jarak antara dua titik dalam suatu ruang. Dimana jarak antara dua titik adalah garis terpendek diantara semua garis yang menghubungkan kedua titik tersebut, kita bisa mengidentifikasi suatu tanda tangan berdasarkan data yang dimiliki. Dengan menggunakan bahasa pemrograman python dalam pengolahan matematisnya akan lebih mudah dalam penerapannya.

Kata Kunci : Tanda Tangan, PCA, Eigenimage, Euclidean Distance dan python.