Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Responsif : Riset Sains dan Informatika
Tubagus Faizal Achmad Fauzian
Universitas Adhirajasa Reswara Sanjaya
Computer Science & IT

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
IMPLEMENTASI METODE SUPPORT VECTOR MACHINE DALAM MENDETEKSI KEPRIBADIAN MELALUI TULISAN TANGAN Tubagus Faizal Achmad Fauzian; Rizal Rachman
Jurnal Responsif : Riset Sains dan Informatika Vol 4 No 2 (2022): Jurnal Responsif : Riset Sains dan Informatika
Publisher : LPPM Universitas Adhirajasa Reswara Sanjaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51977/jti.v4i2.875

Abstract

Mengenali kepribadian seseorang diperlukan guna dapat mengenali dirinya sendiri, Kebanyakan masyarakat Indonesia kurang tertarik atau berminat untuk mengenali kepribadiannya dengan mendatangi psikiater dikarenakan biaya yang harus dikeluarkan serta proses tes yang panjang. sehingga dibutuhkan sebuah teknologi untuk memudahkan seseorang mengenali kepribadiannya salah satunya dengan menganalisis tulisan seseorang. Bidang psikologi sudah sejak lama merupakan bidang yang selalu diminati karena dapat melakukan deteksi kepribadian seseorang. Salah satu metode deteksi kepribadian seseorang dapat digunakan dengan mengenali tulisan tangan. Penelitian ini bertujuan menguji metode Support Vector Machine dalam melakukan deteksi kepribadian seseorang dengan 110 dataset yang diambil dengan melakukan scan pada kertas yang berisi tulisan seseorang. Untuk dapat mengetahui kepribadian seseorang menggunakan tulisan tangan adalah dengan menganalisis ukuran kemiringan tulisan, kemiringan baris, spasi antar kata dan spasi antar baris serta penekanan tulisan. Adapun proses preprocessing citranya adalah thresholding dan dilation. Penelitian ini menggunakan Bahasa pemrograman python dalam membuat modelnya. Hasil dari penelitian ini adalah akurasi sebesar 98%.
Co-Authors Rizal Rachman, Rizal