<![CDATA[Tulisan tangan merupakan ciri biometrik karena setiap orang memiliki pola tulisan tangan yang unik. Keunikan tersebut dapat dimanfaatkan sebagai identitasbiometrik. Pada penelitian ini, peneliti menggunakan algoritma Support Vector Machine beserta fitur GLCM dan Histogram untuk melakukan pengenalan pola tulisan tangan. Pengenalan pola tulisan tangan tersebut digunakan untuk mengidentifkasi penulisnya. Eksperimen dilakukan dengan menggunakan data citra tulisan tangan dari 47 respoden. Pembagian data latih dan data uji secara acak dengan perbandingan 70%:30%. Pada eskperimen pertama, identifikasi penulis melalui pola tulisan tangan dilakukan dengan membandingkan pola tulisan dari setiap responden secara berpasangan. Support Vector Machine kernel linear berhasil mengidentifikasi penulis dengan rata-rata akurasi 99%. Pada eksperimen ke dua, identifikasi penulis dilakukan menggunkan keseluruhan data. Pada eksperimen ini, Support Vector Machine kernel linear menghasilkan rata-rata akurasi 93.5%.Kata kunci: pengenalan tulisan tangan, SVM, GLCM, Histogram]]>
Copyrights © 2017
