Penulis: Maliki I. ; Sidik M.A.
DOI: 10.1088/1757-899X/879/1/012068
Abstrak
Banyak metode yang digunakan untuk menilai karakter dan kepribadian seseorang. Beberapa di antaranya melalui wajah, gerakan tubuh, bahasa tubuh, tulisan tangan, dan tanda tangan. Menilai karakter dan kepribadian seseorang dengan melihat jenis tulisan tangan dan tanda tangan dapat dipelajari dengan ilmu grafologi. Mendeteksi sistem kepribadian seseorang berdasarkan pola tanda tangan secara otomatis masih sulit. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem prediksi kepribadian berdasarkan pola tanda tangan menggunakan pembelajaran mesin. Kepribadian seseorang berdasarkan tanda tangan memiliki banyak ciri. Dalam penelitian ini, ciri yang dianalisis terdiri dari empat ciri, yaitu awal lengkung, akhir garis, tengah goresan, dan garis bawah. Langkah-langkah yang diambil dalam mengembangkan sistem prediksi adalah pelatihan model dan pengujian model. Metode yang digunakan untuk mengekstrak fitur adalah Analisis Komponen Utama (PCA) dan metode untuk klasifikasi adalah Support Vector Machine (SVM). Berdasarkan hasil pengujian menggunakan matriks kebingungan menghasilkan nilai akurasi sebesar 71%. Dapat disimpulkan bahwa pembelajaran mesin dapat diimplementasikan untuk memprediksi kepribadian berdasarkan tanda tangan dengan akurasi yang baik. © Diterbitkan di bawah lisensi oleh IOP Publishing Ltd.
Artikel ini dapat diakses di: https://www.scopus.com/pages/publications/85091393725
