JBASE - Journal of Business and Audit Information Systems

Tanda tangan merupakan lambang nama yang dituliskan dengan tangan oleh orang itu sendiri sebagai penanda pribadi dan umumnya digunakan dalam proses transaksi sebagai sebuah bukti dari identitas seseorang yang akan melakukan transaksi. Jika ada pemalsuan tanda tangan tentunya akan menjadi masalah dan menjadi hal yang merugikan sehingga perlu adanya proses verifikasi tanda tangan untuk menghindari terjadinya pemalsuan tanda tangan. Dalam penelitian ini metode yang digunakan untuk melakukan verifikasi adalah convex hull dengan algoritma Jarvis March dan pengukuran jarak dari setiap sudut convex hull. Tanda tangan akan dijadikan citra digital lalu akan dilakukan pre-processing agar citra dapat diproses untuk dicari convex hull-nya dan nilai ini akan dibandingkan sebagai proses verifikasi untuk menentukan keaslian dari tanda tangan. Pada penelitian ini digunakan nilai toleransi dari rata-rata jarak yaitu 90 dalam menentukan keaslian tanda tangan dan didapatkan tingkat keberhasilan 71.4%.

Kata kunci: tanda tangan, verifikasi, convex hull, jarvis march

Avis, D., Bremner, D., & Seidel, R. (1997). How good are convex hull algorithms? Computational Geometry, 7(5–6), 265–301. https://doi.org/10.1016/S0925-7721(96)00023-5

Cinque, L., & Di Maggio, C. (2001). A BSP realization of Jarvis’ algorithm. Pattern Recognition Letters, 22(2), 147–155. https://doi.org/10.1016/S0167-8655(00)00102-1

Erickson, J. (2019). Lecturer Note - Computational Geometry Lecture 1: Convex Hulls. https://jeffe.cs.illinois.edu/teaching/compgeom/notes/01-convexhull.pdf

Frias-Martinez, E., Sanchez, A., & Velez, J. (2006). Support vector machines versus multi-layer perceptrons for efficient off-line signature recognition. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 19(6), 693–704. https://doi.org/10.1016/j.engappai.2005.12.006

Gamby, A., & Katajainen, J. (2018). Convex-Hull Algorithms: Implementation, Testing and Experimentation. Algorithms, 11(12), 195. https://doi.org/10.3390/a11120195

Guo, Z., Zhang, X., Liu, C., Ji, X., Jiao, J., & Ye, Q. (2022). Convex-Hull Feature Adaptation for Oriented and Densely Packed Object Detection. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 32(8), 5252–5265. https://doi.org/10.1109/TCSVT.2022.3140248

Henry Kristian Siburian. (2021). LEGALITAS TANDA TANGAN ELEKTRONIK DALAM PERJANJIAN JUAL BELI LEWAT MEDIA INTERNET (E-COMMERCE) DITINJAU DARI UNDANG – UNDANG NOMOR. 11 TAHUN 2008 TENTANG INFORMASI DAN TRANSAKSI ELEKTRONIK. Judge : Jurnal Hukum, 2(02), 24–31. https://doi.org/10.54209/judge.v2i02.60

Jarvis, R. A. (1973). On the identification of the convex hull of a finite set of points in the plane. Information Processing Letters, 2(1), 18–21. https://doi.org/10.1016/0020-0190(73)90020-3

Mulyana, Teady. M. S., & Harjoko, A. (2006). A Chinese character recognition method based on population matrix and relational database. Proceedings of 2nd International Conference on Information and Communication Technology Seminar, ICTS 2006, 1, 518–523.

Mulyana, T. M. S. (2015). BINARISASI CITRA MENGGUNAKAN PENCOCOKAN PIKSEL. Jurnal Ilmiah FIFO, 7(2), 191. https://doi.org/10.22441/fifo.v7i2.1254

Mulyana, T. M. S. (2016). Reduce noise in the binary image using non linear spatial filtering of mode. 2016 International Conference on Information & Communication Technology and Systems (ICTS), 135–139. https://doi.org/10.1109/ICTS.2016.7910287

Mulyana, T. M. S., Widyaningrum, D., & Herlina, H. (2021). OCR HURUF JAWA DENGAN FITUR KODE RANTAI DAN LEVENSHTEIN DISTANCE. Network Engineering Research Operation, 6(1), 67. https://doi.org/10.21107/nero.v6i1.217

Octariadi, B. C. (2020). PENGENALAN POLA TANDA TANGAN MENGGUNAKAN METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION. Jurnal Teknoinfo, 14(1), 15. https://doi.org/10.33365/jti.v14i1.462

Putri, R. H., & M.S., E. R. (2024). Legalitas Tanda Tangan Elektronik Terhadap Akta Notaris. Notarius, 17(1), 547–564. https://doi.org/10.14710/nts.v17i1.44078

Rossignol, H., Minotakis, M., Cobelli, M., & Sanvito, S. (2024).

Machine-Learning-Assisted Construction of Ternary Convex Hull Diagrams. Journal of Chemical Information and Modeling, 64(6), 1828–1840. https://doi.org/10.1021/acs.jcim.3c01391

Tobing, F. A. T., & . P. (2020). Perbandingan Algoritma Convex Hull:

Jarvis March dan Graham Scan. Ultimatics : Jurnal Teknik Informatika, 12(2), 114–117. https://doi.org/10.31937/ti.v12i2.1800

Wicaksana, C. A., & Lufianawati, D. E. T. (2021). Pengenalan Pola Vektor Tanda Tangan Citra Digital Menggunakan Metode Pembagian Wilayah dan Learning Vector Quantization (LVQ). Setrum : Sistem Kendali-Tenaga-Elektronika-Telekomunikasi-Komputer, 10(2). https://doi.org/10.36055/setrum.v10i2.13054

Wirahutama, D. (2018). KECAKAPAN HUKUM DAN LEGALITAS TANDATANGAN SEORANG TERPIDANA DALAM MENANDATANGANI AKTA OTENTIK. Masalah-Masalah Hukum, 47(2), 118. https://doi.org/10.14710/mmh.47.2.2018.118-127

Yew Tan, G., Shen Woun, B., & Ping Wong, Y. (2016). A Hybrid Convex Hull Algorithm for Fingertips Detection. Indian Journal of Science and Technology, 9(28). https://doi.org/10.17485/ijst/2016/v9i28/97821