Masarif A. Afandi, Sevia Indah Purnama, Risa Farid Crisianti
{"title":"Implementasi Metode Deteksi Tepi Laplacian dan Jarak Euclidean untuk Identifikasi Tanda Tangan","authors":"Masarif A. Afandi, Sevia Indah Purnama, Risa Farid Crisianti","doi":"10.25077/JNTE.V9N1.756.2020","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Signature is one of the biometrics that are widely used for important document authentication and verification. The existence of a signature as a form of validation and approval in important documents is mandatory. Along in current sophisticated technological developments, signing can be done using digital media such as cellphones or other media. The ability of the system that can be identify a person signature is important. This research aims to implement the Laplacian edge detection method and Euclidean distance to identify a person signature. The total image that used is 20 signatures from 5 different people while 15 signatures as data training image and 5 signatures as a data test image. The result of this research indicate that Laplacian edge detection method and Euclidean distance have an accuracy of 94% with 1 neighbor, with 2 neighbor has an accuracy of 60% and has an accuracy of 74% with 3 neighbor. Keywords : signature, Laplacian edge detection and Euclidean distance Abstra k Tanda tangan adalah salah satu biometrik yang banyak digunakan untuk autentikasi dan verifikasi dokumen penting. Keberadaan tanda tangan sebagai bentuk pengesahan dan persetujuan dalam dokumen-dokumen penting adalah hal yang wajib. Seiring perkembangan teknologi saat ini, proses penandatanganan dapat dilakukan dalam media digital seperti handphone maupun media lainnya. Kemampuan sistem untuk mengidentifikasi tanda tangan seseorang menjadi penting karena banyak pemalsuan yang terjadi. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan metode deteksi tepi Laplacian dan jarak Euclidean untuk mengidentifikasi tanda tangan seseorang. Total citra yang digunakan yaitu 20 tanda tangan dari 10 orang yang berbeda dimana 15 tanda tangan sebagai data citra latih dan 5 tanda tangan sebagai data citra uji. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa metode deteksi tepi Laplacian dan jarak Euclidean memiliki akurasi sebesar 94% dengan 1 ketetanggaan, dengan 2 ketetanggaan memiliki akurasi sebesar 60%, dan memiliki akurasi sebesar 74% dengan 3 ketetanggaan. Kata Kunci : tanda tangan , deteksi tepi Laplacian dan jarak Euclidean","PeriodicalId":30660,"journal":{"name":"Jurnal Nasional Teknik Elektro","volume":" ","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2020-03-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"3","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Jurnal Nasional Teknik Elektro","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.25077/JNTE.V9N1.756.2020","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 3
Abstract
Signature is one of the biometrics that are widely used for important document authentication and verification. The existence of a signature as a form of validation and approval in important documents is mandatory. Along in current sophisticated technological developments, signing can be done using digital media such as cellphones or other media. The ability of the system that can be identify a person signature is important. This research aims to implement the Laplacian edge detection method and Euclidean distance to identify a person signature. The total image that used is 20 signatures from 5 different people while 15 signatures as data training image and 5 signatures as a data test image. The result of this research indicate that Laplacian edge detection method and Euclidean distance have an accuracy of 94% with 1 neighbor, with 2 neighbor has an accuracy of 60% and has an accuracy of 74% with 3 neighbor. Keywords : signature, Laplacian edge detection and Euclidean distance Abstra k Tanda tangan adalah salah satu biometrik yang banyak digunakan untuk autentikasi dan verifikasi dokumen penting. Keberadaan tanda tangan sebagai bentuk pengesahan dan persetujuan dalam dokumen-dokumen penting adalah hal yang wajib. Seiring perkembangan teknologi saat ini, proses penandatanganan dapat dilakukan dalam media digital seperti handphone maupun media lainnya. Kemampuan sistem untuk mengidentifikasi tanda tangan seseorang menjadi penting karena banyak pemalsuan yang terjadi. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan metode deteksi tepi Laplacian dan jarak Euclidean untuk mengidentifikasi tanda tangan seseorang. Total citra yang digunakan yaitu 20 tanda tangan dari 10 orang yang berbeda dimana 15 tanda tangan sebagai data citra latih dan 5 tanda tangan sebagai data citra uji. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa metode deteksi tepi Laplacian dan jarak Euclidean memiliki akurasi sebesar 94% dengan 1 ketetanggaan, dengan 2 ketetanggaan memiliki akurasi sebesar 60%, dan memiliki akurasi sebesar 74% dengan 3 ketetanggaan. Kata Kunci : tanda tangan , deteksi tepi Laplacian dan jarak Euclidean
签名是一种广泛应用于重要文件认证和验证的生物识别技术。在重要文件中,作为确认和批准形式的签名是强制性的。随着当前尖端技术的发展,签名可以使用数字媒体,如手机或其他媒体来完成。系统识别个人签名的能力是很重要的。本研究旨在实现拉普拉斯边缘检测方法和欧几里得距离对人的签名进行识别。使用的总图像是来自5个不同人的20个签名,其中15个签名作为数据训练图像,5个签名作为数据测试图像。研究结果表明,拉普拉斯边缘检测方法和欧几里得距离在1个邻居时准确率为94%,在2个邻居时准确率为60%,在3个邻居时准确率为74%。关键词:签名,拉普拉斯边缘检测,欧几里得距离abstract k Tanda tangan adalah salah satu生物特征,yang banyak digunakan untuk autentikasi danverfikasi dokumen pentingKeberadaan tanda tangan sebagai bentuk pengesahan dan persetujuan dalam dokumen dokumen penting adalah hal yang wajib。香港科技发展有限公司(Seiring perkembangan technologi saat ini),为香港传媒提供数码服务及手机服务。Kemampuan system untuk mengidentifikasi tanda tangan sesseorang menjadi penkarena banyak penalsuan yang terjadi。Penelitian ini bertujuan untuk mengis实现了亚洲的方法,拉普拉斯的dan jark,欧几里得的untuk mengis,确定了意大利的untuk mengis和意大利的untuk mengan。柑桔总杨迪古纳坎雅图20个,柑桔总达10个,柑桔总达15个,柑桔总达15个,柑桔总达5个,柑桔总达5个。Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa方法deteksi tepi拉普拉斯dan jarak欧几里得memiliki akurasi sebesar 94%登干1号kettetanggaan,登干2号kettetanggaan memiliki akurasi sebesar 60%,登干3号kettetanggaan memiliki akurasi sebesar 74%。Kata Kunci: tanda tangan, deteksi tepi拉普拉斯和欧几里得