Pendeteksi Kepribadian Berdasarkan Pengenalan Tulisan Tangan Menggunakan Support Vector Machine
Daftar Isi:
- Grafologi adalah ilmu yang menarik kesimpulan mengenai kepribadian atau sikap-sikap dari tulisan tangan seseorang. Penggunaan Grafologi di Indonesia lebih digunakan di kalangan praktisi SDM (Human Resource). Contoh penerapan grafologi di kalangan praktisi SDM adalah untuk keperluan rekrutmen, tes kepribadian, tes promosi, dan sebagainya, tidak hanya itu grafologi juga dapat digunakan untuk kepentingan lain seperti mendeteksi penggunaan narkotika, mengenali tindak kriminal, dan sebagainya. Sistem yang ada Saat ini untuk mendeteksi kepribadian berdasarkan tulisan tangan secara otomatis belum begitu baik digunakan dikarenakan masih ada beberapa fitur prediksi kepribadian yang belum digunakan. Pada penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem yang telah ada dengan melakukan penambahan fitur, juga untuk mengetahui nilai akurasi dari sistem pendeteksi kepribadian berdasarkan pengenalan tulisan tangan menggunakan support vector machine. Data citra yang digunakan akan melewati proses image processing terlebih dahulu seperti grayscale, threshold, segmentasi, dan ekstraksi fitur. Fitur yang digunakan berupa fitur margin kiri, margin kanan, kemiringan kata, garis dasar, spasi antar kata, dan spasi antar huruf. Berdasarkan pengujian akurasi menggunakan confussion matrix, keseluruhan akurasi yang didapatkan sebesar 58% dengan 41 data uji dan 65 data latih yang memiliki jumlah berbeda pada tiap kelasnya. Kata kunci: Grafologi adalah ilmu yang menarik kesimpulan mengenai kepribadian atau sikap-sikap dari tulisan tangan seseorang. Penggunaan Grafologi di Indonesia lebih digunakan di kalangan praktisi SDM (Human Resource). Contoh penerapan grafologi di kalangan praktisi SDM adalah untuk keperluan rekrutmen, tes kepribadian, tes promosi, dan sebagainya, tidak hanya itu grafologi juga dapat digunakan untuk kepentingan lain seperti mendeteksi penggunaan narkotika, mengenali tindak kriminal, dan sebagainya. Sistem yang ada Saat ini untuk mendeteksi kepribadian berdasarkan tulisan tangan secara otomatis belum begitu baik digunakan dikarenakan masih ada beberapa fitur prediksi kepribadian yang belum digunakan. Pada penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem yang telah ada dengan melakukan penambahan fitur, juga untuk mengetahui nilai akurasi dari sistem pendeteksi kepribadian berdasarkan pengenalan tulisan tangan menggunakan support vector machine. Data citra yang digunakan akan melewati proses image processing terlebih dahulu seperti grayscale, threshold, segmentasi, dan ekstraksi fitur. Fitur yang digunakan berupa fitur margin kiri, margin kanan, kemiringan kata, garis dasar, spasi antar kata, dan spasi antar huruf. Berdasarkan pengujian akurasi menggunakan confussion matrix, keseluruhan akurasi yang didapatkan sebesar 58% dengan 41 data uji dan 65 data latih yang memiliki jumlah berbeda pada tiap kelasnya.