Deteksi Kepribadian Melalui Margin Pada Tulisan Tangan Menggunakan Random Forest

Agung Gumilang, Soffiana Agustin

Abstract


Intisari – Karakter atau kepribadian seseorang merujuk pada kumpulan sifat, perilaku, sikap, dan pola pikir yang membentuk identitas unik individu tersebut. Grafologi padatulisan tangan merupakan teknik menilai kepribadian seseorang dilihat dari berbagai aspek goresan tangan seperti tulisan tangan, tanda tangan ataupun gambar. Margin merupakan salah satu aspek dalam tulisan tangan yang sering digunakan oleh para peneliti dalam emmbaca kepribadian Dalam grafologi, margin yang terbentuk pada tulisan tangan menunjukkan cara pandang penulis terhadap masa lalu dan masa depan seseorang. Margin diukur dengan mengetahui jarak tepi kertas dan permulaan tulisan. Tidak banyak orang yang dapat menilai kepribadian melalui ukuran margin. Penelitian ini mengusulkan teknik visi komputer dalam deteksi tipe margin. Metode penelitian yang dilakukan dibagi dalam empat tahapan yaitu: pre-processing, ekstraksi fitur, klasifikasi dan evaluasi. Dataset yang digunakan adalah IAM handwriting dataset yang berjumlah 100 dataset dengan 25 citra pada tiap kelas. Ekstraksi fitur geometri digunakan untuk mengukur posisi tepi kertas dengan awal tulisan yang didapat dari pembuatan bounding box tiap baris tulisan. Klasifikasi yang digunakan adalah random forest. Adapun jenis margin yang dideteksi dikelompokkan dalam empat kelas yaitu lebar, sempit, melebar dan menyempit. Hasil klasifikasi memberikan akurasi sebesar 95%.

 

Kata Kunci – tulisan_tangan, kepribadian, visi_komputer, geometri, random_ forest


References


REFERENSI

W. H. P. L. B. M. D. D. J. J. H. M. H. C. J. .. &. R. B. Bleidorn, “The policy relevance of personality traits.,†American Psychologist, , p. 74(9), 2019.

K. A. &. W. R. Safitri, “Aplikasi Pengenalan Pola Tulisan Tangan Menggunakan Metode Support Vector Machine,†Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi), pp. 201-206, 2020.

S. G. N. K. &. K. M. Singh, “Feature extraction and classification techniques for handwritten Devanagari text recognition: a survey,†Multimedia Tools and Applications, 82(1), pp. 747-775, 2023.

S. K. T. K. P. H. M. &. A. S. A. Yadav, “A review of multimodal human activity recognition with special emphasis on classification, applications, challenges and future directions.,†Knowledge-Based Systems, 223, 106970., 2021.

M. G. Nugrapratama, “Pendeteksi Kepribadian Berdasarkan Pengenalan Tulisan Tangan Menggunakan Support Vector Machine,†Doctoral dissertation, Universitas Komputer Indonesia), 2020.

T. B. P. H. F. T. S. &. A. P. Ekasanti, “Perancangan Sistem Identifikasi Kecenderungan Perilaku Self And Confident Dan Inferiority Dengan Pengolahan Citra Digital Menggunakan Metode Optical Character Recognition.,†dalam e-Proceeding of Engineering, Bandung, 2020.

P. D. D. &. S. M. Conia, “Gambaran Pemahaman Teori Psikoanalisis Dan Implikasinya Dalam Pendidikan Pada Mata Kuliah Karakteristik Dan Kompetensi Usia Dewasa Pada Mahasiswa Bimbingan Dan Konseling Fkip Untirta.,†In National Conference on Applied Business, Education, & Technology (NCABET), pp. 547-555, 2021.

A. Magfiroh, “Pengenalan Kepribadian Seseorang Melalui Bentuk Tulisan Tangan Menggunakan Metode Radial Basis Function Neural Network (RBFNN),†Zeta-Math Journal, 7(1), pp. 34-41, 2022.

Mariana, “Handwriting & Graphology,†20 June 2022. [Online]. Available: https://handwritinggraphology.com/graphology-analysis-margins-page/.

S. H. D. E. C. I. R. &. R. F. Fatimah, “Personality features identification from handwriting using convolutional neural networks.,†International Conference on Information Technology, Information Systems and Electrical Engineering (ICITISEE), pp. 119-124, 2019.

D. S. Prasetyono, Bedah Lengkap Grafologi, VI penyunt., Yogyakarta: DIVA Press, 2012.

W. T. H. &. U. F. Wijaya, “Metode Grid-Double Block Untuk Deteksi Margin Kiri Tulisan Tangan Pada Aplikasi Grafologi.,†Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer,, p. 69, 2018.

U. &. R. N. Rosyidah, “Analisis Kepribadian Melalui Tulisan Tangan Menggunakan Metode Support Vector Machine,†Journal of Informatics and Computer Science (JINACS), 2019.

Admin, “Handwriting & Graphology,†Handwriting & Graphology Analysis, 20 June 2016. [Online]. Available: https://www.handwriting-graphology.com/graphology-analysis-margins-page/. [Diakses 10 February 2021].

I. D. &. K. A. Kurniawati, “Implementasi Algoritma Canny Dalam Pengenalan Wajah Menggunakan Antarmuka GUI Matlab,†ResearchGate, Surabaya., 2017.

D. P. &. G. A. B. Adi, “Deteksi Emosi Wicara pada Media On-Demand menggunakan SVM dan LSTM.,†Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi),, 2020.

R. L. &. H. M. Hasanah, “Deteksi Lesi Acne Vulgaris pada Citra Jerawat Wajah Menggunakan Metode K-Means Clustering.,†Indonesian Journal on Software Engineering (IJSE), 2022.

A. Kadir dan A. Susanto, Teori dan Aplikasi PengolahanCitra, Yogyakarta, Indonesia: Andi Publisher, 2013.

R. C. Gonzalez dan R. E. Woods, Digital Image Processing, 2 penyunt., New Jersey: Prentice Hall, 2002.

S. S. A. &. E. E. Agustin, “Pengenalan Huruf Braille menggunakan Radially Average Power Spectrum dan Geometri.,†Jurnal Inovtek Polbeng Seri Informatika, 8(1), pp. 25-36, 2023.

E. S. B. H. P. E. &. D. A. Salim, “Analisa Metode Random Forest Tree dan K-Nearest Neighbor dalam Mendeteksi Kanker Serviks.,†Jurnal Ilmu Komputer Dan Sistem Informasi (JIKOMSI), 2020.

M. A. M. V. F. &. A. E. E. Amrustian, “Studi Komparasi Metode Machine Learning untuk Klasifikasi Citra Huruf Vokal Hiragana.,†JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, pp. 905-912, 2021.

Y. W. S. P. &. M. S. Sitorus, “Analisis Deteksi Malware Android menggunakan metode Support Vector Machine & Random Forest.,†eProceedings of Engineering, 2021.




DOI: https://doi.org/10.35314/isi.v9i1.4176

Refbacks

  • There are currently no refbacks.




Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.


This Journal has been listed and indexed in :

Crossref logo Find in a library with WorldCat

Copyright of Jurnal Inovtek Polbeng - Seri Informatika (ISSN: 2527-9866)

Creative Commons License
ISI: Inovtek Polbeng Seri Informatikan is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.

Editorial Office :
Pusat Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat
 Politeknik Negeri Bengkalis 
Jl. Bathin alam, Sungai Alam Bengkalis-Riau 28711 
E-mail: jurnalinformatika@polbeng.ac.id
www.polbeng.ac.id

Web
Analytics
View My Stats