Seiring dengan perkembangan zaman, banyak teknologi yang sangat berfungsi bagi manusia untuk mengetahui karateristik sifat perilaku manusia dengan menggunakan sistem biometrik. Misalnya dengan cara mengidentifikasikan tanda tangan manusia. Teknologi ini bertujuan utnuk merancang dan melakukan implementasin perangkat lunak yang berfungsi untuk mengidentifikasi tanda tangan menggunakan jaringan saraf tiruan perambatan balik.
Pemalsuan tanda tangan sering terjadi dan banyak disalah gunakan oleh manusia untuk kejahatan. Oleh karena itu dibuatlah sebuah teknologi dengan cara mengidentifikasi tanda tangan manusia. Teknologi tersebut termasuk dalam sistem biometrik yang menggunakan karakteristik sifat perilaku manusia. Pemalsuan tanda tangan yang dapat membantu untuk mengidentifikasi tanda tangan seseorang diperlukan. Identifikasi sistem yang akan diimplementasikan menggunakan model Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation dan supprorted oleh bahasa pemrograman Delphi. Dalam rangka untuk mengidentifikasi tanda tangan, gambar tanda tangan pertama membutuhkan preprocessing dan ekstraksi fitur. Dalam preprocessing, ada tiga tahap yang harus dilakukan, yaitu: mengubah citra grayscaled, kontras gambar, dan deteksi tepi gambar. Fitur proses ekstraksi dilakukan dengan segmentasi gambar dalam bentuk baris dan kolom yang bertujuan untuk mendapatkan informasi fitur yang signifikan dari citra tanda tangan, serta untuk mendapatkan nilai data yang akan menjadi masukan bagi jaringan syaraf tiruan. Neural training jaringan dilakukan untuk mendapatkan klasifikasi yang akurat dari input data terlatih tanda tangan. Sebuah tanda tangan dapat diidentifikasi ketika signature-nya terdapat di salah satu kelas yang terbentuk dari proses pelatihan.
Berdasarkan hasil penelitian dan pembahasan dapat disimpulkan beberapa hal sebagai berikut: Pertama, Jaringan syaraf tiruan perambatan-balik yang sudah dilatih dengan data citra tanda-tangan seseorang, dapat digunakan untuk mengenali pemilik tanda-tangan tersebut.
Kedua, perlu dilakukan proses prapengolahan yang lebih kompleks pada citra tanda-tangan sehingga diperoleh ciri citra tanda-tangan yang lebih detail.
Ketiga, perlu dilakukan penelitian pengenalan tanda-tangan dengan metode-metode selain JST perambatan-balik, misalnya menggunakan metode PCA, ICA, HMM, atau algoritma genetic kemudian dibandingkan agar diperoleh metode terbaik untuk mengenali tanda-tangan.
Untuk memperoleh jurnal tersebut bisa di lihat atau di download di sini : http://eprints.undip.ac.id/168/1/100_106_ahmad_rizal.pdf
