Deteksi Akurasi Tanda Tangan Menggunakan Metode Support Vector Machine Dan Zernike Moment: Studi Kasus Di SMA Harapan Bangsa - Simon Simarmata (Innovative: Journal Of Social Science Research, 2023)
Kemajuan teknologi yang sangat cepat membuat setiap orang ingin secara instan mendapatkan tanda tangan dalam melengkapi dokumen. Penulis melakukan penelitian tanda tangan beberapa siswa dan guru SMA Harapan Bangsa guna mencocokkan konsistensi tanda tangan dan tingkat akurasi menggunakan metode Support Vector Machine dan Zernike Moment untuk proses verifikasi keaslian dokumen penting dalam sebuah sistem. Penelitian ini bertujuan mengkombinasikan kedua metode untuk meningkatkan akurasi tanda tangan sehingga pemilik sebenarnya dapat dikenali dengan melakukan beberapa tahap. Praproses dengan grayscaling, filter dan binerisasi. Proses cropping terhadap citra dengan fokus area pada objek, Proses klasifikasi guna mengenali keaslian sekaligus menghitung akurasi terhadap metode Support Vector Machine dan Zernike Moment dengan memilih fitur yang memiliki nilai akurasi paling tinggi sehingga hasil penelitian menggunakan kombinasi kedua metode memberikan hasil yang paling baik sehingga keaslian serta tingkat akurasi dapat diperoleh hingga lebih dari 90%. Dalam eksperimen ini diketahui bahwa image akan mempengaruhi hasil akurasi citra tanda tangan. Hasil penelitian ini diharapkan pemalsuan tanda tangan akan terhindari.