Identifikasi Keaslian Tanda Tangan Menggunakan Uniform Local Binary Pattern (Ulbp)

Setiyawan, Didiary Shandy (2024) Identifikasi Keaslian Tanda Tangan Menggunakan Uniform Local Binary Pattern (Ulbp). undergraduate thesis, Universitas Muhammadiyah Gresik.

	Text HALAMAN PERNYATAAN ORISINALITAS.pdf Download (454kB)
	Text HALAMAN PERSETUJUAN SKRIPSI.pdf Download (439kB)
	Text HALAMAN PENGESAHAN SKRIPSI.pdf Download (509kB)
Preview	Text HALAMAN PERNYATAAN PERSETUJUAN PUBLIKASI .pdf Download (268kB) | Preview
	Text HALAMAN JUDUL.pdf Download (431kB)
	Text BAB 1.pdf Download (328kB)
	Text BAB 2.pdf Download (510kB)
	Text BAB 3.pdf Download (791kB)
	Text BAB 4.pdf Restricted to Repository staff only until 31 October 2029. Download (936kB)
	Text BAB 5.pdf Download (313kB)
	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (276kB)
	Text LAMPIRAN.pdf Download (81kB)

Abstract

Seiring dengan berkembang nya teknologi banyak perubahan yang terjadi di berbagai aspek dan bidang kehidupan manusia termasuk dalam dunia system keamanan. Biometrik merupakan penentuan identitas masing-masing individu serta menjadi sebuah aspek penting bagi sistem keamanan saat ini, terdapat sistem biometrik yang tidak langsung dari anggota tubuh manusia yang didapatkan melalui ciri khas pada setiap individu yang dapat membedakannya dengan individu lain, yaitu tanda tangan. Pengembangan sistem identifikasi keaslian tanda tangan didasarkan pada penelitian sebelumnya, yang menunjukkan bahwa peneliti sebelumnya telah berhasil menggunakan beberapa metode. Penelitian ini mengimplementasikan Uniform Local Binary Pattern (ULBP)\ dan metode K-Nearest Neighbors (KNN) dengan menggunakan parameter ULBP R = 1 dan P = 8 serta KNN dengan K yang digunakan adalah K = 1 dan K = 3. Berdasakan hasil pengujian menggunakan data set sebanyak 13 varian tanda tangan yang tebagi menjadi dua dengan jumlah data latih 202 citra tanda tangan asli dan data uji 134 citra tanda tangan palsu mendapatkan akurasi di K = 1 sebesar 92.54% dan hasil uji dengan nilai K = 3 mendapatkan akurasi 81.34%.

Item Type:	Thesis (undergraduate)
Uncontrolled Keywords:	Sistem Identifikasi, Biometrik, ULBP, KNN
Subjects:	Engineering > Informatics Engineering Engineering
Divisions:	Faculty of Engineering > Informatics Engineering Study Program
Depositing User:	Didiary Shandy Setiyawan
Date Deposited:	24 Mar 2024 17:27
Last Modified:	24 Mar 2024 17:27
URI:	http://eprints.umg.ac.id/id/eprint/11265

Actions (login required)

View Item