ABSTRAKSI: Tanda tangan merupakan suatu bukti pengesahan seseorang terhadap suatu dokumen, sehingga tanda tangan mempunyai arti sangat penting. Seringnya terjadi pemalsuan tanda tangan antara lain disebabkan oleh sistem verifikasi yang kurang baik. Verifikasi yang sering digunakan adaah dengan cara manual, yaitu dengan cara membandingkan langsung dengan mata manusia sendiri yang mana memiliki banyak kelemahan. Sehingga hasil verifikasinya tingkat ketelitian dan ketepatannya kurang memuaskan, juga membutuhkan waktu yang lama dan terbatas. Sistem dapat memverifikasi tanda tangan uji setelah dilakukan training data tanda tangan asli sebelumnya.
Teknik atau metode yang digunakan dalam pengecekan kemiripan tanda tangan ini adalah pencocokan graf(graph matching). Dimana sebuah tanda tangan yang dihasilkan seseorang dianggap sebagai graf yang memiliki vertex dan edge. Metode ini kemudian diuji dengan memanfaatkan tanda tangan asli dan tiruan/ palsu. Dalam hal pencocokan ini menggunakan tiga buah ukuran kotak normalisasi. Sebelum diproses lebih lanjut materi tanda tangan dilakukan preprocessing terlebih dahulu, dengan noise filtering, thinning, grayscale dan konversi ke biner, dan penskalaan gambar. Analisa hasil pencocokan dapat dilihat melalui seberapa besar tingkat toleransi kesalahan dari tanda tangan yang dipalsukan/tiruan tersebut. Training yang dilakukan adalah dengan membandingkan tanda tangan asli dengan asli. Pengujian dilakukan dengan dua jenis pengujian, yaitu pengujian tiruan acak(random forgeries), dan pengujian pemalsuan terampil (skilled forgeries).Kata Kunci : kemiripan tanda tangan, pencocokan graf (graph matching), assignment problem, toleransiABSTRACT: Signature is a proof of authentication of a document to someone, so that the signature has very important meaning. Often occur signature forgery, among others, caused by a system of verification that is less good. Verification is often used with adaah manually, that is the way to compare directly with the human eye itself, which has many weaknesses. Verifikasinya level so that the results of accuracy and ketepatannya unsatisfactory, also requires a long time and limited.
Techniques or methods used in the similiarity signature checking is graph matching. Where a signature is produced by someone considered to be the graf that has a vertex and edge. This method is then tested using the original signature and imitation / counterfeit. In the case of matching to use this box normalization Before being processed further material signature preprocessing is done first, with noise filtering, thinning, grayscale,conversion to binary image, and image scaling. Analysis of the results can be seen through the match how big the error tolerance level of the falsified signature / forgeries. The test signature genuine do for training. Tests conducted with two types of testing, imitation random testing (random forgeries), and the skilled forgery (Skilled forgeries).Keyword: similiarity signature, graph matching, normalization, assignment problem, signature tolerance