Image of FRAMEWORK KLASIFIKASI UNTUK IDENTIFIKASI KEPRIBADIAN MELALUI TULISAN TANGAN MENGGUNAKAN PENDEKATAN IMAGE PROCESSING

Skripsi

FRAMEWORK KLASIFIKASI UNTUK IDENTIFIKASI KEPRIBADIAN MELALUI TULISAN TANGAN MENGGUNAKAN PENDEKATAN IMAGE PROCESSING

Penilaian

0,0

dari 5
Penilaian anda saat ini :  

Penelitian ini bertujuan untuk membangun framework dalam mengidentifikasi kepribadian seseorang berdasarkan analisis tulisan tangan (grafologi). Meskipun telah banyak dikembangkan berbagai model dan pendekatan dalam penelitian yang berhubungan dengan otomatisasi grafologi, namun masih terdapat kendala yang dihadapi hingga saat ini seperti: pemilihan teknik-teknik pre-processing, algoritma pengolahan citra untuk mengekstraksi fitur-fitur tulisan tangan, dan teknik-teknik klasifikasi yang tepat untuk mendapatkan akurasi yang maksimal dari setiap pemodelan yang dibangun. Pembangunan framework baru yang handal ini menggunakan pendekatan pengolahan citra seperti metode bilateral filtering, inverted global thresholding, dilasi, kontur, transformasi affine, dan teknik deslanting serta melakukan klasifikasi psikologi kepribadian the big five model dengan pendekatan pembelajaran mesin. Selanjutnya melakukan pengujian framework baru dalam mengklasifikasi psikologi dari kepribadian seseorang berdasarkan the big five model dengan parameter evaluasi k-fold cross validation. Hasil eksperimen menggunakan decision tree, K-Nearest Neigbour (K-NN), dan Support Vector Machine (SVM) dengan Radial Basis Fuction (RBF) kernel menghasilkan rerata akurasi sebesar 99 %. Hasil yang didapatkan menunjukkan bahwa framework yang diusulkan dapat bekerja dengan baik dalam memprediksi dan melakukan klasifikasi terhadap model the big five melalui fitur tulisan tangan

Availability
Inventory Code Barcode Call Number Location Status
2307004590T126634T1266342023Central Library (Referens)Available but not for loan - Not for Loan
Detail Information
Series Title
-
Call Number
T1266342023
Publisher
Indralaya : Prodi Doktor Ilmu Teknik, Fakultas Teknik, Universitas Sriwijaya.,
Collation
xv, 173 hlm.; Ilus.; 29 cm
Language
Indonesia
ISBN/ISSN
-
Classification
621.390 7
Content Type
-
Media Type
-
Carrier Type
-
Edition
-
Subject(s)
Teknik komputer
Prodi Doktor Ilmu Teknik
Specific Detail Info
-
Statement of Responsibility
Other version/related

No other version available

File Attachment
Comments
You must be logged in to post a comment