Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JURNAL TEKNOLOGI, KESEHATAN DAN ILMU SOSIAL
Hasibuan, Layla Mutiara
Unknown Affiliation
Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Computer Science & IT Education Engineering Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Nursing Physics Public Health Social Sciences

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

Found 1 Documents
Search

 1 
Pengenalan Tanda Tangan Dengan Menggunakan Metode Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Hasibuan, Layla Mutiara; Fauzi, Achmad; Simanjuntak, Magdalena
JURNAL TEKNOLOGI KESEHATAN DAN ILMU SOSIAL (TEKESNOS) Vol. 4 No. 2 (2022): JURNAL TEKNOLOGI KESEHATAN DAN ILMU SOSIAL (TEKESNOS)
Publisher : Universitas Sari Mutiara Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Tanda tangan (signature) adalah sebuah tanda (sign) atau symbol yang merupakan versi miniatur dari pemiliknya. Tanda tangan juga merupakan fitur biometrik yang dapat digunakan untuk memverifikasi identitas seseorang. Tanda tangan yang digunakan sebagai identifikasi diri sendiri serta keberadaan tanda tangan dalam sebuah dokumen menyatakan bahwa pihak yang menandatangani, mengetahui dan menyetujui atau sebagai pengesahan seluruh isi dari dokumen serta menjadi bukti yang sah. Pengenalan tanda tangan dilakukan dengan menggunakan jaringan syaraf tiruan dengan algoritma backpropagation. Dalam algoritma backpropagation tanda tangan dilatih untuk mengenali tanda tangan seseorang dengan beberapa data seperti data target, data latih dan data uji. Kemudian jaringan tersebut dilakukan pengujian jaringan. Hasil aplikasi digunakan untuk mengenali pengenalan tanda tangan dengan menggunakan metode backpropagation yang didapatkan dengan akurasi yang berbeda mengikuti sesuai dengan data asli yang didapat dari ekstraksi ciri. Dimana akurasi terendah didapat 30% dan akurasi tertinggi didapat 100%.
Co-Authors Achmad Fauzi Simanjuntak, Magdalena