Analisis dan Implementasi Support Vector Machine (SVM) pada pengenalan Kepribadian Seseorang Melalui Analisa Grafologi dengan Metode Ekstraksi Ciri Fitur Geometri

Asri Primasari

Informasi Umum

Kode

113070268

Klasifikasi

005.1 - Computer programming

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Informatika Teori Dan Pemrograman

Dilihat

15 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

ABSTRAKSI: Grafologi merupakan salah satu cabang ilmu pengetahuan yang menginterpretasikan kepribadian melalui analisis terhadap tulisan tangan. Beberapa analisis dalam grafologi diantaranya adalah jenis ukuran tulisan, jenis spasi kata dan jenis kemiringan tulisan. <br> Dalam grafologi terdapat aturan yang mengatur cara menganalisis tulisan tangan secara manual atau cara grafolog bekerja. Dari sudut pandang teknik ke informatika, cara kerja grafolog dalam menganalisis tulisan tangan ini termasuk ke dalam permasalahan klasifikasi ciri. Dalam tugas akhir ini ditawarkan 2 buah metode pendekatan yang berbeda. Metode pendekatan yang pertama menggunakan classifier Support Vector Machine (SVM). Metode ini digunakan untuk mengetahui hubungan antara ciri dengan kelas tanpa menggunakan pengetahuan tentang grafologi. Ekstraksi ciri yang diimplementasikan juga tanpa menggunakan pengetahuan tentang grafologi. Sementara pada metode pendekatan yang kedua, menggunakan pendekatan cara grafolog bekerja, baik pada tahap ekstraksi ciri maupun klasifikasi. <br> Secara keseluruhan, dari metode pendekatan pertama diperoleh hasil pengujian terbaik dengan akurasi sebesar 90,32 % pada pengenalan jenis ukuran , 67,72 % pada pengenalan jenis spasi kata dan 90,32% pada pengenalan jenis kemiringan tulisan. Sementara dari metode pendekatan yang kedua, diperoleh hasil akurasi sebesar 84,38% pada pengenalan jenis ukuran, 77,41% pada pengenalan jenis spasi kata dan pengenalan jenis kemiringan sebesar 98.11%.Kata Kunci : grafologi, teknik pengolahan citra digitalABSTRACT: Graphology is a branch of science that interprets personality through the analysis of handwriting. In graphology it self, has some rules governing how to analyze handwriting or how a grapholog work. From the standpoint of the informatics techniques, how grapholog analyze handwriting is included in the classification problem. At this final project offer two different methods. In the first method, used classification techniques using Support Vector Machine classifier . This method is used to determine the relationship between the features of the class without the knowledge of how grapholog work. While the second method of approach is to use a classifier if ... then rule by the majority principle. This approach addapted the workings of a grapholog.<br> Overall, the first method obtained the best results with a precision test of 90,32 % for letters’s type and 67,74 % for space words’s type and 90,32% for slant’s type. While the second one, obtained the best results with a precision of 84,38% for letters’s type, 77,41% for space words’s type and 98,11% for slant’s type.Keyword: graphology, digital image processing techniques