PERANCANGAN APLIKASI PENGENALAN POLA TANDA TANGAN DENGAN METODE ALGORITMA RADIAL BASIS FUNCTION NEURAL NETWORK (STUDI KASUS: PT. ASURANSI JASA INDONESIA (PERSERO))

ROMATUA, ROMATUA (2019) PERANCANGAN APLIKASI PENGENALAN POLA TANDA TANGAN DENGAN METODE ALGORITMA RADIAL BASIS FUNCTION NEURAL NETWORK (STUDI KASUS: PT. ASURANSI JASA INDONESIA (PERSERO)). S1 thesis, Universitas Mercu Buana Jakarta.

Text (JURNAL MAHASISWA) Jurnal 41516120001 Romatua.pdf Restricted to Registered users only Download (3MB)

Abstract

An information will be considered valid if it has been verified by ownership of the information in question by giving a signature. Generally, verification of a person's signature can only be done by matching a valid signature on an identity. Given the importance of the signature function in the authenticity of a document, it is necessary to verify that the signature is not duplicated by another person. With technological advances, the signature pattern recognition can be done to automatically verify by testing some signature sample data collected using the Radial Basis Function Neural Network method. Key words: Algorithm, RBF, Digital Signature, Image processing Suatu informasi akan dianggap sah jika telah diverifikasi oleh kepemilikan informasi yang bersangkutan dengan memberikan tanda tangan. Umumnya dalam verifikasi tanda tangan seseorang hanya dapat dilakukan dengan mencocokkan tanda tangan sah pada suatu identitasnya. Mengingat pentingnya fungsi tanda tangan dalam keaslian suatu dokumen, maka perlu adanya verifikasi tanda tangan bahwa benar-benar tidak diduplikasi orang lain. Dengan kemajuan teknologi, pengenalan pola tanda tangan dapat dilakukan untuk melakukan verifikasi secara otomatis dengan melakukan pengujian terhadap beberapa data sample tanda tangan yang dikumpulkan dengan menggunakan metode Radial Basis Function Neural Network. Kata kunci: Algoritma, RBF, Digital Signature, Pengolahan Citra

Actions (login required)

View Item