Identifikasi Citra Tulisan Tangan untuk Menentukan Karakter Kepribadian Introvert atau Extrovert dengan Metode LS Classifier

Penulis

  • Rusbianto Rusbianto Universitas Mercu Buana Yogyakarta
  • Indah Susilawati Universitas Mercu Buana Yogykarta

DOI:

https://doi.org/10.26486/jmai.v3i1.85

Kata Kunci:

bounding_box ; extrovert; feature_vector; introvert; least_square_classifier.

Abstrak

Tulisan tangan datang dari karakter (pembawaan) dan otak sehingga tulisan tangan seseorang mempunyai ciri khas. Semua teks pada dasarnya sama, berawal dari gerakan-gerakan psikomotorik yang dilakukan seseorang. Apapun bentuk teks tulisannya, grafologi memiliki peranan untuk menganalisis dari beberapa bentuk yang bisa dilihat. Grafologi secara garis besar dapat dilihat dari besar kecilnya tulisan, gaya tulisan, kemiringan tulisan, jarak antar kata atau antar huruf, ukuran tulisan, dan tekanan tulisan. Penelitian ini membahas tentang bagaimana sebuah perangkat lunak mengenali sebuah pola citra digital berupa pengenalan tulisan tangan yang menggunakan metode Least Square Classifier untuk menentukan karakter kepribadian introvert tau extrovert. Citra tulisan tangan dilakukan segmentasi untuk mendapakan feature vector rerata tekanan tulisan. Sementara centroid dan bounding box memberikan ciri jarak antar huruf dan jarak spasi. Pengujian dilakukan terhadap 20 sample tulisan tangan dengan image inputan berformat *.bmp. Feature vector pengujian kemudian dilakukan klasifikasi dalam dua kelas yaitu: jika masuk kelas -1 disimpulkan sebagai extrovert dan jika masuk kelas 1 disimpulkan sebagai introvert. Kinerja identifikasi karakter kepribadian dengan metode Least Square Classifier dalam penelitian ini mencapai 80%.

Unduhan

Data unduhan belum tersedia.

Referensi

Adeney, & Korenberg. (2000). Target Adaptation to Improve the Performance of Least Sguared Classifiers.
Amend, K., & Ruiz, K. (2014). Dasar-dasar lengkap Analisis Tulisan Tangan. Yogyakarta: Pustaka Pelajar.
Kadir, A., & Susanto, A. (2013). Teori dan Aplikasi Pengolahan Citra. Yogyakarta: Andi.
Kanta. (2013). Pengenalan Pola Huruf Hijaiyah Tulisan Tangan Menggunakan Logika Fuzzy dengan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation.
Moorey, T. (2008). Amazing You - Grafologi. Jakarta: Matahati.
Parametasari, Adiwijaya, & Atmaja. (2012). Pengenalan Huruf Alfabet Tulisan Tangan Mengunakan Modified Direction Feature dan Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation.
Prasetyo, E. (2012). Pengolahan Citra Digital dan Aplikasinya Menggunakan Matlab. Yogyakarta: Andi.
Prasetyono. (2012). Bedah Lengkap Grafologi. Yogyakarta: Diva Press.
Qur'ani, D. Y., & Rosmalinda, S. (2010). Jaringan Syaraf Tiruan Learning Vector Quantization Untuk Aplikasi Pengenalan Tanda Tangan.
Sulaeman, Harsani, & Qur'ania. (2016). Identifikasi Karakter Manusia Melalui Tulisan Tangan Dengan Mengunakan Metode Analisis Texture dan Median Filter Berbasis Web.
Supatman. (2010). Identifikasi Citra Tulisan Tangan Menggunakan Metode Alihragam Gelombang Singkat Untuk Menentukan Kematangan Emosional. SNPPTI 2010 (hal. 74-80). Jakarta: Universitas Mercu Buana.
Yulistiono, S., & Manga, J. (2016). Komputasi Proses Teknik Kimia Menggunakan MATLAB. Yogyakarta: DEEPUBLISH.

Diterbitkan

2019-02-26